Scienze statistiche ed economiche (MILANO)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Corso di Laurea Magistrale in Scienze Statistiche ed Economiche dell'Università di Milano-Bicocca si propone di fornire una solida preparazione culturale e metodologica nelle discipline statistiche ed economiche. L'obiettivo è formare professionisti in grado di descrivere, interpretare e spiegare i fenomeni e i processi statistici ed economici della realtà, gestire i processi decisionali in sistemi organizzativi complessi e analizzare grandi moli di dati (big data) tramite le più moderne metodologie statistiche. Il corso offre tre percorsi specifici: Statistica per le imprese (SPI), Statistica e data science (STAT) e Mercati assicurativi e finanziari (MAF), consentendo agli studenti di specializzarsi in base ai propri interessi.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede 12 esami per un totale di 108 CFU, oltre ad attività formative come stage e seminari. Il primo anno è caratterizzato da 7 esami, mentre il secondo anno ne prevede 5. Alcuni insegnamenti possono essere tenuti in lingua inglese. L'accesso al corso richiede la verifica dei requisiti curriculari e il superamento di un test per valutare la preparazione iniziale in Matematica e Statistica. È previsto un incontro con i docenti per la presentazione e la discussione dei percorsi formativi.

• Competenze acquisite

  I laureati magistrali in Scienze Statistiche ed Economiche acquisiscono competenze avanzate nell'analisi dei dati, nella modellizzazione statistica, nell'econometria e nella gestione di sistemi complessi. Sono in grado di utilizzare strumenti e tecniche statistiche per l'analisi di big data, la valutazione del rischio, la previsione economica e la gestione finanziaria. Il corso prepara alle professioni di statistico, data analyst, data scientist, specialista in attività finanziarie, analista di mercato, ricercatore e tecnico.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore delle scienze statistiche ed economiche. L'automazione dei processi di analisi dei dati, l'utilizzo di algoritmi di machine learning e l'implementazione di modelli predittivi basati sull'I.A. stanno diventando strumenti imprescindibili per professionisti come data scientist e analisti finanziari. L'I.A. consente di elaborare grandi quantità di dati in modo più efficiente, identificando pattern e tendenze che sarebbero impossibili da individuare con metodi tradizionali. Questo porta a decisioni più informate e strategie più efficaci in diversi settori, dalla finanza al marketing.

• Per i futuri laureati, l'I.A. rappresenta sia un'opportunità che una sfida. L'opportunità risiede nella crescente domanda di professionisti in grado di sviluppare, implementare e interpretare modelli di I.A. e machine learning. La sfida è rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e sviluppare competenze specifiche nell'utilizzo di strumenti di I.A. e nella comprensione dei loro risultati. La capacità di comunicare efficacemente i risultati dell'analisi, unita alla conoscenza del contesto economico e finanziario, sarà fondamentale per il successo.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in programmazione (Python, R), statistica computazionale, machine learning e big data. Sarà inoltre essenziale sviluppare capacità di problem-solving, pensiero critico e una solida comprensione dei principi economici e finanziari. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di comunicare efficacemente i risultati dell'analisi sarà un valore aggiunto significativo.