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Politecnico di MILANO

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Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso presso il Politecnico di Milano mira a fornire competenze avanzate nel campo della financial technology, della finanza quantitativa e dell'applied analytics. L'obiettivo è quello di formare professionisti in grado di costruire metodi solidi, comprendere l'evoluzione del mercato finanziario a 360 gradi e applicare le proprie conoscenze a diversi settori, tra cui arte, banking e contratti B2B.
Piano di studi
Il piano di studi prevede l'approfondimento di tematiche quali la modellazione finanziaria, l'analisi dei dati, l'intelligenza artificiale applicata alla finanza, e la blockchain. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, project work e l'utilizzo di software specifici per l'analisi finanziaria e la simulazione.
Competenze acquisite
Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate nella modellazione finanziaria, nell'analisi quantitativa, nell'utilizzo di strumenti di I.A. per la finanza e nella comprensione dei mercati finanziari. Saranno in grado di sviluppare e implementare soluzioni innovative nel settore fintech, con un focus specifico sui mercati di riferimento.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore fintech, automatizzando processi, migliorando l'analisi dei dati e creando nuove opportunità. Algoritmi di machine learning vengono utilizzati per la valutazione del rischio, la prevenzione delle frodi, il trading algoritmico e la personalizzazione dei servizi finanziari. L'automazione e l'analisi predittiva stanno diventando elementi chiave per le aziende del settore.
I laureati in questo campo si troveranno di fronte a sfide e opportunità significative. La domanda di professionisti con competenze in I.A. e finanza è in crescita, ma la concorrenza è alta. Sarà fondamentale sviluppare una solida comprensione dei modelli di I.A., delle tecniche di analisi dei dati e delle normative del settore finanziario. La capacità di collaborare con sistemi di I.A. e di interpretare i risultati sarà cruciale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i futuri professionisti dovranno acquisire competenze in programmazione (Python, R), analisi dei dati, machine learning, blockchain e cybersecurity. Sarà inoltre importante sviluppare capacità di problem-solving, pensiero critico e comunicazione efficace per interagire con team multidisciplinari e clienti.

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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

Competenze avanzate in machine learning e deep learning

Approfondire la conoscenza dei modelli di machine learning e deep learning, con particolare attenzione alle applicazioni nel settore finanziario. Studiare TensorFlow e PyTorch.

Competenze in cybersecurity e blockchain

Acquisire una solida comprensione dei principi di cybersecurity e delle tecnologie blockchain, fondamentali per la protezione dei dati e delle transazioni finanziarie. Studiare le implicazioni legali e normative.

Competenze di data visualization e storytelling

Sviluppare la capacità di comunicare efficacemente i risultati dell'analisi dei dati, utilizzando strumenti di data visualization e tecniche di storytelling per un pubblico non tecnico.

routine di successo

Lettura costante di pubblicazioni scientifiche e di settore

Seguire regolarmente le pubblicazioni scientifiche e i blog del settore fintech per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e innovazioni. Iscriversi a newsletter specializzate.

Partecipazione a conferenze e workshop

Partecipare attivamente a conferenze, workshop e seminari per ampliare la propria rete professionale e acquisire nuove competenze. Interagire con esperti del settore.

Pratica costante della programmazione e dell'analisi dei dati

Dedica tempo quotidiano alla pratica della programmazione (Python, R) e all'analisi dei dati, utilizzando dataset reali e partecipando a competizioni di data science (Kaggle).

esperienze utili

Stage in aziende fintech

Effettuare stage in aziende fintech, banche o società di consulenza per acquisire esperienza pratica e comprendere le dinamiche del settore. Cercare opportunità di project work.

Progetti personali o collaborativi

Sviluppare progetti personali o collaborativi che utilizzino I.A. e analisi dei dati per risolvere problemi reali nel settore finanziario. Pubblicare i progetti su GitHub.

Certificazioni e corsi online

Ottenere certificazioni riconosciute nel settore (es. FRM, PRM) e seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX e Udacity per approfondire le proprie competenze.

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