SCIENZE STATISTICHE, FINANZIARIE E ATTUARIALI (RIMINI)

Università degli Studi di BOLOGNA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea Magistrale in Scienze Statistiche, Finanziarie e Attuariali dell'Università di Bologna, sede di Rimini, si propone di fornire una solida preparazione per l'analisi quantitativa dei rischi nel settore finanziario, assicurativo e previdenziale. L'obiettivo è formare professionisti in grado di utilizzare strumenti avanzati di analisi statistica ed econometrica per supportare le decisioni in questi ambiti. Il corso prepara anche all'esame di stato per l'accesso alla professione di attuario.
Piano di studi
Il piano di studi prevede l'approfondimento di tematiche quali la modellistica statistica, l'analisi dei dati finanziari, la valutazione dei rischi e la gestione degli investimenti. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, seminari e project work, con un focus sull'applicazione di software e strumenti di analisi avanzati. L'approccio didattico è orientato a sviluppare sia competenze teoriche che pratiche, con un forte legame con il mondo del lavoro.
Competenze acquisite
I laureati acquisiranno competenze avanzate nell'analisi statistica e finanziaria, nella valutazione dei rischi, nella modellistica attuariale e nella gestione degli investimenti. Saranno in grado di utilizzare software specialistici per l'analisi dei dati e la simulazione di scenari. Avranno, inoltre, una solida preparazione per affrontare l'esame di stato per la professione di attuario, con una preparazione specifica per le sfide del settore.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore delle scienze statistiche, finanziarie e attuariali. L'automazione dei processi, l'utilizzo di algoritmi di machine learning e l'analisi di grandi quantità di dati (big data) stanno migliorando l'accuratezza delle previsioni, l'efficienza nella gestione dei rischi e l'ottimizzazione delle decisioni finanziarie. L'I.A. consente di sviluppare modelli più sofisticati per la valutazione dei rischi, la previsione dei mercati finanziari e la personalizzazione dei servizi assicurativi.
Per i futuri laureati, l'I.A. offre opportunità significative. La domanda di professionisti in grado di sviluppare, implementare e interpretare modelli basati sull'I.A. è in crescita. Tuttavia, le sfide includono la necessità di acquisire nuove competenze in programmazione, statistica computazionale e machine learning. Sarà fondamentale saper collaborare con sistemi intelligenti e interpretare i risultati ottenuti, mantenendo un approccio critico e consapevole.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale acquisire competenze in linguaggi di programmazione come Python e R, familiarizzare con le principali librerie di machine learning (TensorFlow, PyTorch) e sviluppare capacità di problem solving e pensiero critico. La capacità di comunicare efficacemente i risultati dell'analisi e di collaborare con team multidisciplinari sarà altrettanto importante.

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Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.

competenze da sviluppare

Programmazione avanzata

Imparare Python e R a livello avanzato, con focus su machine learning e deep learning. Approfondire le librerie TensorFlow e PyTorch. Partecipare a corsi online e workshop specialistici.

Statistica computazionale

Acquisire competenze nell'utilizzo di metodi statistici per l'analisi di big data. Studiare tecniche di data mining e data visualization. Utilizzare strumenti come Spark e Hadoop.

Intelligenza artificiale applicata alla finanza

Studiare le applicazioni dell'I.A. nel settore finanziario, come la valutazione del rischio, la previsione dei mercati e la rilevazione delle frodi. Approfondire modelli di machine learning per la finanza.

Competenze di comunicazione e visualizzazione dei dati

Sviluppare la capacità di comunicare risultati complessi in modo chiaro ed efficace. Utilizzare strumenti di data visualization (es. Tableau, Power BI) per creare report e presentazioni.

routine di successo

Lettura costante

Leggere regolarmente pubblicazioni accademiche, blog e articoli di settore per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze in I.A. e finanza. Seguire esperti e influencer del settore sui social media.

Pratica costante

Svolgere progetti pratici e partecipare a competizioni di data science (es. Kaggle) per applicare le competenze acquisite. Sperimentare con diversi set di dati e modelli.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi, conferenze e workshop del settore. Connettersi con professionisti e ricercatori nel campo dell'I.A. e della finanza. Collaborare a progetti con team multidisciplinari.

esperienze utili

Stage e tirocini

Svolgere stage e tirocini presso aziende del settore finanziario, assicurativo o tecnologico. Cercare opportunità in aziende che utilizzano l'I.A. per l'analisi dei dati e la gestione dei rischi.

Progetti di ricerca

Partecipare a progetti di ricerca universitari o collaborare con centri di ricerca. Concentrarsi su temi legati all'I.A. e alla finanza, come la modellazione dei rischi o la previsione dei mercati.

Certificazioni

Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A. e della finanza, come la FRM (Financial Risk Manager) o certificazioni sui principali framework di machine learning (es. AWS Certified Machine Learning – Specialty).

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