Scienze economiche (NAPOLI)

Università Telematica PEGASO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di laurea magistrale in Scienze Economiche dell'Università Telematica Pegaso, erogato in modalità E-learning, mira a fornire agli studenti una solida preparazione avanzata e multidisciplinare nel campo dell'economia. L'obiettivo è di sviluppare una profonda comprensione delle teorie economiche e delle loro applicazioni, con particolare attenzione all'organizzazione e all'evoluzione dei sistemi economici, all'analisi delle politiche economiche, e ai fattori che influenzano i livelli di produzione, occupazione, distribuzione del reddito e formazione dei prezzi. Il corso si propone di fornire gli strumenti per comprendere e valutare criticamente l'intervento pubblico nell'economia, il comportamento degli operatori di mercato e le strategie delle imprese, considerando i cambiamenti storici e il contesto economico attuale.

  • Piano di studi

    Il piano di studi è strutturato in due anni e prevede l'acquisizione di 120 crediti formativi universitari. Il corso offre un'ampia gamma di insegnamenti, suddivisi in tre aree principali: Area delle discipline di base, Area economica e Area giuridica. Le lezioni sono erogate online attraverso le più moderne tecnologie informatiche applicate alla didattica, garantendo flessibilità e accessibilità. Il curriculum include l'approfondimento di strumenti linguistici, matematici e statistico-econometrici, essenziali per l'analisi economica teorica e le elaborazioni empiriche.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Scienze Economiche acquisiranno una visione critica e storicizzata dei sistemi economici, imparando ad analizzare il loro funzionamento e la loro evoluzione. Saranno in grado di impostare e condurre autonomamente l'analisi di problemi economici, comprendere e discutere elaborazioni specialistiche, gestire tematiche contabili e proporre soluzioni. Il corso prepara anche a diventare dottori commercialisti e revisori contabili, fornendo le conoscenze necessarie per affrontare le problematiche fiscali e di bilancio delle imprese.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore economico attraverso l'automazione di processi, l'analisi predittiva e l'ottimizzazione delle decisioni. Algoritmi avanzati analizzano grandi quantità di dati per identificare tendenze di mercato, valutare rischi finanziari e personalizzare i servizi. L'automazione di compiti ripetitivi, come l'inserimento dati e la contabilità di base, libera i professionisti per concentrarsi su attività più strategiche e creative. L'I.A. sta anche rivoluzionando la consulenza finanziaria, offrendo robo-advisor e strumenti di analisi sofisticati.

  • I laureati in Scienze Economiche si troveranno di fronte a nuove opportunità e sfide. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A., di comprendere i modelli predittivi e di collaborare con sistemi intelligenti sarà essenziale. Le competenze in analisi dei dati, modellazione econometrica e intelligenza artificiale applicata all'economia saranno molto richieste. Allo stesso tempo, la crescente automazione potrebbe rendere obsoleti alcuni ruoli tradizionali, richiedendo un'aggiornamento continuo delle competenze.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze trasversali come il pensiero critico, la risoluzione dei problemi e la comunicazione efficace. Sarà fondamentale acquisire familiarità con strumenti di analisi dei dati come Python e R, e comprendere i principi dell'apprendimento automatico. La capacità di adattarsi ai cambiamenti tecnologici e di apprendere continuamente nuove competenze sarà cruciale per il successo professionale.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data visualization
Imparare ad utilizzare strumenti come Python (con librerie come Pandas, NumPy, Scikit-learn) e R per l'analisi statistica e la visualizzazione dei dati. Approfondire la conoscenza di software di business intelligence (es. Tableau, Power BI) per comunicare efficacemente i risultati.
Intelligenza artificiale applicata all'economia
Acquisire familiarità con i concetti di machine learning, deep learning e algoritmi predittivi. Studiare come l'I.A. viene utilizzata nell'analisi dei mercati finanziari, nella previsione economica e nella gestione del rischio. Seguire corsi online su piattaforme come Coursera e edX.
Competenze di business e comunicazione
Sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione efficace. Imparare a presentare dati complessi in modo chiaro e persuasivo. Migliorare le proprie capacità di leadership e di lavoro in team.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Leggere regolarmente pubblicazioni specializzate (es. The Economist, Financial Times, Harvard Business Review) e seguire blog e podcast di esperti del settore. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.
Networking e partecipazione a eventi
Partecipare a conferenze, workshop e seminari del settore. Connettersi con professionisti del settore su LinkedIn e partecipare a gruppi di discussione online. Creare e coltivare una rete di contatti professionale.
Sperimentazione e apprendimento continuo
Sperimentare nuove tecnologie e strumenti. Iscriversi a corsi online e workshop per acquisire nuove competenze. Adottare un approccio di lifelong learning, rimanendo sempre aperti all'apprendimento.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative
Cercare opportunità di stage e tirocini in aziende che utilizzano l'I.A. e l'analisi dei dati. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione di queste tecnologie in contesti reali. Preferire aziende con una forte cultura dell'innovazione.
Progetti personali e collaborativi
Realizzare progetti personali che coinvolgano l'analisi dei dati e l'I.A., come la previsione dei prezzi delle azioni o l'analisi del sentiment sui social media. Partecipare a progetti collaborativi con altri studenti o professionisti.
Certificazioni e corsi specialistici
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'analisi dei dati e dell'I.A. (es. Google Data Analytics Professional Certificate, Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate). Frequentare corsi specialistici per approfondire le proprie competenze.

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