BIG DATA PER LE SCIENZE ECONOMICHE

1) Obiettivi formativi specifici
Il Corso di Laurea triennale in Big Data per le Scienze Economiche (classe L 33) forma economisti capaci di integrare una solida preparazione economica con metodi quantitativi e competenze tecnico informatiche, sviluppando una sensibilità verso i processi di digitalizzazione e la data driven economy.
In particolare, al termine del percorso, il laureato acquisirà le seguenti competenze:
• Analisi economica e valutazione dei fenomeni (Area Economica/Aziendale; esami caratterizzanti economici e aziendali): interpretare e valutare dinamiche del sistema economico, finanziario e regolatorio; analizzare l'impatto delle decisioni su attori e mercati, studiando comportamento e interazioni degli agenti.
• Supporto alle decisioni con metodi quantitativi (Area Statistico Matematica; metodi quantitativi): applicare strumenti matematici e statistici per decisioni strategiche di soggetti pubblici e privati; valutare effetti e trade off delle scelte.
• Competenze digitali e informatiche per i big data (Area Informatica): comprendere i mercati digitali, l'uso strategico dei big data e il ruolo delle tecnologie ICT; utilizzare basi di dati relazionali, tecniche di data mining, machine learning e network science; progettare, sviluppare e valutare algoritmi, inclusa la complessità computazionale.
• Economia delle organizzazioni e trasformazioni del lavoro (Area Economico Giuridica e Aziendale): comprendere gli effetti della digitalizzazione su organizzazione del lavoro, gestione d'impresa, mercati finanziari e relazioni tra istituzioni e cittadini; inquadrare gli aspetti giuridici a supporto dell'analisi economica applicata.
Questi obiettivi sono strettamente correlati alla tabella delle attività formative: 20 esami ripartiti nelle quattro aree Economica, Aziendale, Giuridica, Statistico Matematica e Informatica, ulteriormente aggregabili in due macroaree:
• Macroarea Economico Giuridica e Aziendale: integra economia, management e diritto per la lettura dei fenomeni socio economici e delle implicazioni regolatorie.
• Macroarea Statistico Informatica: fornisce modelli matematici e statistici, strumenti analitico computazionali e competenze software per grandi moli di dati.

2) Descrizione sintetica del percorso di studio
Il corso si articola su tre anni:
• Primo anno: insegnamenti fondamentali dell'area economica, aziendale e statistica e basi statistico-matematiche
• Secondo anno: consolidamento dei caratterizzanti della classe L 33 con corsi statistico matematici e inserimento degli insegnamenti informatici di natura quantitativa.
• Terzo anno: approfondimenti economico aziendali e giuridici, con applicazione estesa di strumenti di statistica, informatica e scienza dei dati.
Il percorso si completa con: idoneità in lingua inglese, stage/tirocinio presso enti pubblici o privati, due esami a scelta e elaborato finale.

3) Specificità del corso e strategia formativa
• Interdisciplinarità distintiva: l'inserimento di contenuti informatici (ING-INF/05) rende il CdS unico nel panorama di Ateneo come laurea economica fortemente interdisciplinare. Pur non rientrando tra i SSD base o caratterizzanti della classe L 33, gli insegnamenti ING INF/05 sono, quindi, da considerarsi strategici e coerenti con gli obiettivi del corso.
• Strategia didattica: integrazione di lezioni frontali, esercitazioni, laboratori informatici, studio di casi, project work e tirocinio, per coniugare solide basi teoriche e competenze applicative.
• Destinatari: studenti interessati a economia digitale, analisi dei dati e metodo quantitativo, motivati a lavorare su problemi economici complessi con strumenti informatici avanzati.
• Profilo del laureato: professionista capace di progettare e sviluppare analisi su dati di grande scala, leggere fenomeni economico sociali complessi e supportare decisioni in contesti pubblici e privati.

4) Aree di apprendimento e sbocchi professionali
• Economia e Management → Analista economico/di policy, business analyst, consulente direzionale.
• Metodi quantitativi → Data analyst economico finanziario, quant di base, supporto a valutazioni d'impatto.
• Informatica per i dati → ruoli in data engineering di primo livello, BI, gestione di database e pipeline dati.
• Economico giuridica → compliance e regolazione di mercati digitali, lettura degli effetti delle norme su imprese e cittadini.
Applicazioni tipiche: finanza, sanità, consumi di beni e servizi, banche, ambiente, pensioni, istruzione, giustizia, trasporti, immigrazione, commercio internazionale.

5) Specifiche sui curricula
Nell'Ordinamento attuale, il CdS non prevede curricula formalmente distinti; la personalizzazione del percorso avviene tramite esami a scelta, tirocinio e tesi, coerentemente con gli obiettivi formativi dichiarati.

Descrittori di Dublino:
1. Conoscenza e comprensione
Al termine del percorso, lo studente sarà in grado di:
- Analizzare i meccanismi decisionali in ambito economico e aziendale, con particolare attenzione alle trasformazioni indotte dalla digitalizzazione dell'economia e della società;
- Comprendere i principi fondamentali delle discipline economiche , giuridiche e quantitative;
- Conoscere i concetti chiave della data-driven economy e il ruolo delle tecnologie ICT nei processi economici e Acquisire competenze statistiche e informatiche per la raccolta, gestione e analisi di grandi moli di dati;
- Utilizzare la lingua inglese per la comunicazione tecnico-specialistica.
Modalità di sviluppo e verifica
Le conoscenze saranno sviluppate mediante lezioni frontali, esercitazioni, laboratori informatici e seminari tematici. La verifica avverrà attraverso prove scritte e orali,
esercitazioni pratiche, project work e discussione dell'elaborato finale.

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Il laureato sarà in grado di:
• Applicare strumenti economici e quantitativi per interpretare e valutare il funzionamento del sistema economico, finanziario e normativo, nonché i cambiamenti generati dalla digitalizzazione;
• Progettare e implementare modelli di analisi per supportare decisioni strategiche in ambito pubblico e privato, utilizzando metodi statistici, econometrici e algoritmi di machine learning;
• Scomporre e modellizzare problemi complessi, integrando competenze economiche, aziendali e informatiche;
• Utilizzare basi di dati relazionali e strumenti di data mining per estrarre informazioni rilevanti e proporre soluzioni evidence-based;
• Valutare l'efficacia delle politiche economiche e delle strategie aziendali attraverso l'analisi di dati reali e simulazioni.

Modalità di sviluppo e verifica
Le capacità applicative saranno consolidate tramite:
• Analisi di casi studio e simulazioni;
• Laboratori di programmazione e data analytics;
• Project work interdisciplinari;
• Tirocini formativi presso imprese e istituzioni;
• Periodi di studio all'estero;
• Prova finale basata su elaborato scritto e discussione.

3. Autonomia di giudizio
Il laureato sarà in grado di utilizzare in modo autonomo gli strumenti metodologici e le conoscenze acquisite durante il percorso formativo, selezionando in maniera consapevole le informazioni rilevanti per affrontare e gestire la complessità dei problemi economici, sia a livello micro (individui e imprese) che macro (sistema economico nel suo complesso). Sarà inoltre capace di adattarsi a contesti professionali e tematiche differenti.
Ciò avverrà attraverso una formazione ampia e multidisciplinare, articolata in diverse aree di studio e caratterizzata da un approccio analitico e quantitativo.
In particolare, il laureato integrerà competenze in ambito economico, giudizio aziendale e giuridico con una solida preparazione nelle discipline statistiche,
matematiche e ingegneristico-informatiche.
Il risultato sarà una figura professionale dotata non solo di strumenti operativi, ma anche di una spiccata attitudine al pensiero analitico, che gli consentirà di
applicare le conoscenze in modo autonomo e originale all'analisi dei problemi, sia nel mondo del lavoro che in eventuali percorsi di studio successivi.

4. Abilità comunicative
I laureati saranno in grado di comunicare con chiarezza ed efficacia, sia con interlocutori specialisti che non specialisti, illustrando le problematiche analizzate e le conclusioni raggiunte. Sapranno interagire con persone provenienti da ambiti formativi diversi, collaborare in team e fungere da ponte tra le funzioni economico-amministrative e quelle tecnico-informatiche.
Particolare attenzione sarà dedicata alla comunicazione standardizzata, basata sull'analisi dei dati, sulla sintesi dei risultati e sulla loro condivisione.
Per raggiungere questi obiettivi, il corso favorisce l'acquisizione di un linguaggio tecnico-specialistico attraverso gli insegnamenti previsti, e prevede forme di verifica che includono l'esposizione orale e scritta, anche in occasione della prova finale.

5. Capacità di apprendimento
Il corso di laurea mira a fornire agli studenti strumenti analitici e la capacità di riconoscere quali siano più adatti per affrontare problemi simili a quelli che incontreranno nel mondo del lavoro o in percorsi di studio successivi. Questo approccio favorisce lo sviluppo di autonomia nell'analisi, nella ricerca di soluzioni e nel processo decisionale, competenze immediatamente spendibili in ambito professionale e utili per eventuali specializzazioni post-laurea.
Per raggiungere tali risultati, gli studenti seguiranno un percorso formativo strutturato in modo da incrementare progressivamente il livello delle competenze analitiche e metodologiche necessarie per il conseguimento dei crediti formativi.
La verifica dell'apprendimento avverrà attraverso strumenti di valutazione intermedi e finali, coerenti con gli obiettivi formativi. A tal fine, saranno utilizzate prove di verifica orali e scritte; progetti individuali e di gruppo; valutazioni dell'esperienza maturata durante il percorso formativo.