Degree Course: Economics and Big Data
A.Y. 2021/2022
Conoscenza e capacità di comprensione
Le conoscenze fornite durante il corso permetteranno allo studente di comprendere i processi decisionali in ambito economico ed aziendale nonche alle tematiche connesse alla digitalizzazione dell'economia e della societa.
In particolare, gli studenti acquisiranno conoscenze di inquadramento generale in ambito economico, ed aziendale con altre piu specifiche, anche in campo giuridico, connesse alla cosiddetta data-driven economy.
A queste si affiancheranno conoscenze distintive del corso di studi in ambito statistico-matematico ed ingegneristico-informatico.
Queste conoscenze permetteranno la comprensione e modellizzazione dei problemi economici tramite metodologie computazionali e strumenti statistici, e l?acquisizione di tecniche che consentano di raccogliere, elaborare, analizzare grandi moli di dati al fine di assumere decisioni efficaci.
La formazione sara completata con la conoscenza della lingua inglese.
Le conoscenze e la capacita di comprendere saranno acquisite e valutate attraverso:
- la frequenza ed un'attiva partecipazione alle lezioni;
- lo studio individuale e di gruppo;
- la partecipazione ad attivita formative complementari (come, per esempio, seminari e/o laboratori).
La verifica dell'acquisizione di conoscenze e capacita di comprendere e effettuata valutando:
- il grado di partecipazione e contributo attivo alle lezioni ed alle attivita formative complementari;
- la qualita e la costanza dello studio individuale e di gruppo durante il periodo di erogazione dell'insegnamento;
- le prestazioni nelle prove di accertamento delle conoscenze scritte e/o orali.Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Il laureato sapra comprendere e valutare il funzionamento del sistema economico, finanziario e normativo ed i cambiamenti imposti dalla digitalizzazione dell'economia e della societa.
Grazie alla capacita di analisi dei meccanismi che governano le istituzioni pubbliche e private il laureato sapra riconoscere le implicazioni che questi cambiamenti hanno per le decisioni economiche sia a livello aggregato che a livello d'impresa.
Grazie alle conoscenze sviluppate in ambito statistico-matematico, il laureato sapra riconoscere, decomporre e modellizzare i problemi di carattere economico che potra doversi trovare ad affrontare durante la vita lavorativa o i seguenti percorsi di studio.
L'applicazione delle conoscenze teoriche verra sviluppata tramite attivita di studio relative a problemi specifici.
Lo sviluppo del pensiero computazionale, competenza chiave per la formulazione di problemi e la ricerca di soluzioni, permettera allo studente di elaborare i modelli e le analisi necessarie al supporto alle decisioni.
Questa competenza verra completata grazie alle conoscenze acquisite in ambito ingegneristico-informatico, che permetteranno al laureato di comprendere come il supporto alle decisioni possa essere implementato tramite l'utilizzo e progettazione di specifiche soluzioni informatiche.
Le capacita di applicare le conoscenze sono acquisite attraverso:
- l'analisi di casi studio e simulazioni proposte negli insegnamenti;
- le esercitazioni ed i lavori individuali e di gruppo assegnati e verificati dai docenti;
- la frequenza di seminari per l'acquisizione di competenze utili nel mondo del lavoro;
- l'eventuale svolgimento di stages in Italia o all'estero;
- eventuali periodi di studio all'estero;
- l'elaborazione del lavoro finale.
La verifica dell'acquisizione di conoscenze e capacita di comprendere e effettuata valutando:
- il contributo attivo nell?analisi dei casi studio e alle simulazioni proposte nei corsi;
- la qualita e la costanza dello studio individuale e di gruppo;
- la partecipazione attiva alle attivita orientate verso le competenze utili nel mondo del lavoro;
- gli esami superati all'estero con conseguente eventuale riconoscimento;
- i risultati conseguiti nello svolgimento di stage (tirocinio) e/o attivita di laboratorio in Italia o all?estero (valutazione del tutor aziendale e dell?universita);
- le prestazioni nelle prove di accertamento finali (esami orali e/o scritti).Autonomia di giudizio
Il laureato avra la capacita di usare in modo autonomo gli strumenti metodologici e le conoscenze acquisite, di selezionare autonomamente le informazioni rilevanti per affrontare e gestire la complessita dei problemi sia a livello microeconomico (soggetti ed imprese) che macroeconomico (sistema economico), di adattarsi ad ambiti di lavoro e tematiche diverse.
Questo obiettivo e perseguito tramite lo sviluppo di una conoscenza ampia e multidisciplinare articolata secondo differenti aree di studio e con un'impostazione analitico-quantitativa.
In particolare, il laureato coniughera le conoscenze in campo economico, aziendale e giuridico con una forte preparazione nelle aree statistico-matematico ed ingegneristico-informatico.
Il laureato sara quindi in possesso non solo di un insieme di strumenti, ma anche di un'attitudine al pensiero analitico che gli permettera di applicarli in modo indipendente e originale all'analisi dei problemi che si trovera ad affrontare in un contesto di lavoro o nel prosieguo degli studi.Abilità comunicative
I laureati avranno la capacita di comunicare con interlocutori specialisti e non specialisti, con chiarezza, la loro analisi delle problematiche e le conclusioni raggiunte.
Avranno inoltre la capacita di interagire con persone di differente formazione, di condurre attivita di collaborazione, e di fungere da raccordo fra le funzioni economico-amministrative e quelle piu propriamente tecnico-informatiche.
Si porra inoltre un'attenzione particolare alla comunicazione standardizzata, basata su analisi dei dati, sintesi dei risultati e condivisione e comunicazione degli stessi.
Per raggiungere questo obiettivo, si favorira l'acquisizione di un linguaggio specialistico tramite i vari insegnamenti e si fara ricorso a forme di verifica che utilizzano l'esposizione sia orale che scritta, anche nello svolgimento della prova finale.
Capacità di apprendimento
Il corso di laurea si propone di fornire allo studente una serie di strumenti analitici e la capacita di riconoscere quali e come questi possano essere applicati a problemi simili a quelli che si trovera ad affrontare nel mondo del lavoro o negli studi futuri.
Questo permettera di sviluppare un'autonomia di analisi, di ricerca della soluzione e di decisione che potranno trovare un'immediata corrispondenza in ambito lavorativo, ma anche in una successiva specializzazione a livello di corsi di studio magistrali.
Per raggiungere questo obiettivo, gli studenti saranno guidati lungo percorsi formativi caratterizzati da un progressivo innalzamento del livello delle competenze e delle capacita analitiche e metodologiche richieste per l'acquisizione finale dei crediti formativi.
Tali risultati di apprendimento saranno verificati tramite strumenti di verifica intermedia e finale coerenti con il raggiungimento degli obiettivi prefissati.
A questo scopo, si utilizzeranno forme alternative e graduali di verifica dell'esperienza maturata quali prove orali, prove scritte, progetti di gruppo ed individuali.Requisiti di ammissione
Per essere ammesso al CdS in Economia e Big Data, lo studente dovra' essere in possesso di un diploma di scuola secondaria superiore di durata quinquennale o di altro titolo di studio conseguito all'estero riconosciuto equipollente dalla normativa vigente.
In particolare, lo studente dovra' possedere un'adeguata preparazione iniziale, ovvero una buona cultura generale e una sufficiente attitudine al ragionamento logico-analitico.
Gli studenti che intendano immatricolarsi dovranno quindi sostenere una prova di ingresso con finalita' di orientamento obbligatoria ma non selettiva, volta a favorire l'autoverifica delle proprie attitudini di base rispetto al corso di laurea.
La prova ha l'obiettivo di valutare le competenze carattere matematico, logico e di comprensione di testi.
Nel caso in cui la prova non dia esito positivo, saranno assegnati degli obblighi formativi aggiuntivi (OFA) da soddisfare nel primo anno di corso.Prova finale
La laurea in Economia e Big Data si consegue previo superamento di una prova finale, che consiste nella trattazione di un argomento scelto nell'ambito degli insegnamenti del corso di laurea, con taglio specifico o interdisciplinare, finalizzata a verificare capacita' di integrazione delle conoscenze gia' possedute.
La prova finale rappresenta il completamento del percorso formativo.
Essa, pertanto, e' concepita in modo da verificare, su un determinato argomento che sia rilevante per il corso di laurea e per il percorso scelto, il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi e in particolare: la capacita' di comprensione, la capacita' di applicazione a problemi e contesti differenti, la capacita' di rielaborazione critica e argomentazione, la capacita' di comunicazione.
Sono previste due modalita' alternative di svolgimento della prova finale: a) presentazione di una tesina; b) svolgimento di una prova scritta.
In entrambi i casi, a tale prova finale sono attribuiti 3 CFU.Orientamento in ingresso
Le azioni di orientamento in ingresso sono improntate alla realizzazione di processi di raccordo con la scuola media secondaria.
Si concretizzano sia in attivita informative e di approfondimento dei caratteri formativi dei Corsi di Studio (CdS) dell'Ateneo, sia in un impegno condiviso da scuola e universita per favorire lo sviluppo di una maggiore consapevolezza da parte degli studenti nel compiere scelte coerenti con le proprie conoscenze, competenze, attitudini e interessi.
Le attivita promosse si articoleranno in:
a) incontri e manifestazioni rivolte alle future matricole;
b) sviluppo di servizi online e pubblicazione di guide sull'offerta formativa dei CdS;
c) costante aggiornamento del sito web, comunicazione mediante canali social
L'attivita di orientamento in ingresso prevede quattro principali attivita, distribuite nel corso dell?anno accademico, alle quali partecipano tutti i Dipartimenti e i CdS:
- Le Giornate di Vita Universitaria (GVU) che si svolgono ogni anno da dicembre a marzo e sono rivolte agli studenti degli ultimi due anni della scuola secondaria superiore.
Si svolgono in tutti i Dipartimenti dell'Ateneo e costituiscono un'importante occasione per le future matricole per vivere la realta universitaria.
Gli incontri sono strutturati in modo tale che accanto alla presentazione dei Corsi di Laurea, gli studenti possano anche fare un'esperienza diretta di vita universitaria con la partecipazione ad attivita didattiche, laboratori, lezioni o seminari, alle quali partecipano anche studenti seniores che svolgono una significativa mediazione di tipo tutoriale.
Partecipano annualmente circa 5.000 studenti;
- Autorientamento, un progetto sviluppato in collaborazione diretta con alcune scuole medie superiori per lo sviluppo di una maggiore consapevolezza nella scelta da parte degli studenti.
Il progetto, infatti, e articolato in incontri svolti presso le scuole ed e finalizzato a sollecitare nelle future matricole una riflessione sui propri punti di forza e sui criteri di scelta;
- Attivita di orientamento sviluppate dai singoli Dipartimenti, mediante incontri in presenza e servizi online;
- Orientarsi a Roma Tre, rappresenta la manifestazione che riassume le annuali attivita di orientamento in ingresso e si svolge in Ateneo a luglio di ogni anno.
L'evento accoglie, perlopiu, studenti romani che partecipano per mettere definitivamente a fuoco la loro scelta universitaria.
Durante la manifestazione viene presentata l'offerta formativa e sono presenti, con un proprio spazio, tutti i principali servizi di Roma Tre, le segreterie didattiche e la segreteria studenti.
I servizi di orientamento online messi a disposizione dei futuri studenti universitari sono nel tempo aumentati, tenendo conto dello sviluppo delle nuove opportunita di comunicazione tramite web.
Inoltre, durante tutte le manifestazioni di presentazione dell'offerta formativa, sono illustrati quei siti web di Dipartimento, di Ateneo, Portale dello studente, etc., che possono aiutare gli studenti nella loro scelta.
Infine, l'Ateneo valuta, di volta in volta, l'opportunita di partecipare ad ulteriori occasioni di orientamento in presenza ovvero online (Salone dello studente ed altre iniziative).
Il Corso di Studio in breve
Il Corso di laurea "Economia e Big Data" si propone di formare laureati che coniughino competenze economiche, aziendali, giuridiche, matematiche e statistiche, tipiche dei corsi di laurea in economia, con quelle informatiche e di programmazione, con accentuazione delle competenze di area STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics).
Il fine ultimo e' la costruzione delle competenze necessarie per comprendere e gestire i processi generati dalla trasformazione digitale della societa' e di saperne valutare l'impatto sulle istituzioni, i mercati, gli agenti, e il disegno delle politiche pubbliche.
Il percorso formativo si caratterizza per la sua vocazione interdisciplinare.
Si propone di fornire una preparazione solida nelle scienze economiche, aziendali, statistiche e giuridiche, di programmazione, analisi e gestione dei dati, integrando nel programma di studi tradizionale di classe economica gli strumenti conoscitivi piu' avanzati messi a disposizione dall'analisi quantitativa dei big data e delle tecnologie della informazione e comunicazione (ICT).
Al termine del percorso di studi il laureato avra' acquisito un bagaglio di conoscenze che gli permetteranno di:
- Applicare i concetti dell'analisi economica per comprendere e valutare i fenomeni del sistema economico, finanziario e normativo all'interno del quale operano gli agenti economici;
- Comprendere l'impatto di decisioni economiche sugli attori e sull'intero sistema economico ed analizzare il comportamento degli agenti nel mercato e le loro interazioni;
- Applicare metodologie e strumenti matematici, statistici, informatici a supporto delle scelte strategiche, dei processi decisionali degli attori pubblici e privati e della valutazione di impatto delle scelte adottate;
- Comprendere ed analizzare il funzionamento dei mercati digitali, l'utilizzo strategico dei big data ed il ruolo delle ICT (tecnologie della comunicazione e dell'informazione);
- Comprendere ed affrontare i cambiamenti indotti dalla digitalizzazione nella gestione delle risorse umane e delle relazioni di lavoro;
- Comprendere come utilizzare le basi di dati relazionali e gli strumenti per il data mining.
- Applicare strumenti per la valutazione della complessita' computazionale degli algoritmi e dei problemi;
- Comprendere, analizzare e formalizzare un problema per progettare ed implementare algoritmi risoluti.
Il Corso di Laurea in "Economia e Big Data" comprende complessivamente 20 insegnamenti, 1 prova di idoneita (lingua inglese), 1 tirocinio (o laboratorio) ed una prova finale.
Il tirocinio (o laboratorio) completera la formazione dello studente tramite un'esperienza che lo metta a contatto con il mondo del lavoro e gli permetta di applicare le conoscenze acquisite durante i tre anni di corso.
Il corso prepara alla prosecuzione degli studi nell'ambito di corsi di Laurea Magistrale di classe economica, con speciale orientamento verso le discipline della scienza dei dati, business analytics, ICT, tecnologia e innovazione.
In ogni caso, il laureato sara' dotato di una serie di competenze specifiche che gli permetteranno l'inserimento diretto in un mercato del lavoro dove le competenze informatiche assumono una rilevanza crescente nelle professioni tecniche dell'economia.
Lo studente espliciterà le proprie scelte al momento della presentazione,
tramite il sistema informativo di ateneo, del piano di completamento o del piano di studio individuale,
secondo quanto stabilito dal regolamento didattico del corso di studio.
FIRST YEAR
First semester
Course
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Credits
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Scientific Disciplinary Sector Code
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Contact Hours
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Exercise Hours
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Laboratory Hours
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Personal Study Hours
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Type of Activity
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Language
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21210220 -
Economia Aziendale
(objectives)
The Course of Business Economics aims to provide students with the basic knowledge and tools for understanding the structure and behaviors of economic and production systems, investigating the characteristics and purposes of the different types of entities. The Course also provides the basic tools for the recognition of the accounting aspects of ordinary business management, using the accrual basis of accounting. At the end of the course, the student will have: - developed a complex and varied understanding method of the business phenomena; - become aware of the characteristics, structures and purposes of the main types of entities; - acquired a theoretical framework and an appropriate application capacity; - become confident with the basic categories of the accounting instruments and with the accrual accounting recognition techniques.
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9
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SECS-P/07
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60
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Basic compulsory activities
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ITA |
21210205 -
Economia Politica
(objectives)
The course aims to provide the basic tools of economics, useful to understand the reality and the evolution of the economic system. Particular attention will be paid to the changes induced by the digital transformation. At the end of the course, students will be able to: O1) understand and use the main concepts of microeconomic analysis (consumer, business, market and competitive equilibrium, welfare implications, market failures); O2) understand the impact of the choices of individual players on the entire economic system through simple models; O3) understand the use of the main economic indicators and interpret simple empirical evidence
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9
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SECS-P/01
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60
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Basic compulsory activities
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ITA |
21210208 -
Matematica Generale
(objectives)
The aim of the course is the acquisition of the mathematical method as a fundamental investigative tool for economic, financial and business disciplines. The student will be provided with elementary tools necessary to solve the simplest quantitative problems that arise in the economic, financial and business fields. In particular we will introduce the fundamental concepts of mathematical analysis for functions of one variable necessary to sketch the graph of a function and to solve simple optimal problems, with particular attention to possible economic applications of acquired notions. Elements linear algebra will also be introduced.
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9
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SECS-S/06
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60
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-
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Basic compulsory activities
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ITA |
Second semester
Course
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Credits
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Scientific Disciplinary Sector Code
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Contact Hours
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Exercise Hours
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Laboratory Hours
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Personal Study Hours
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Type of Activity
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Language
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21210206 -
Fondamenti di informatica e di programmazione
(objectives)
The course aims to provide the students with the methodological and conceptual tools for the design of algorithms and the realization of programs for solving problems automatically. By the end of the course, the student will be able to understand, analyze and model a parametric problem, will be able to design an algorithm for its solution by means of iterative and recursive techniques, and will be able to implement algorithms in the Python programming language.
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6
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ING-INF/05
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40
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Related or supplementary learning activities
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ITA |
21210230 -
Fondamenti giuridici della digitalizzazione
(objectives)
Legal foundations of digitalisation (IUS/01 – IUS/09 – 12 hours)
The course is basic and therefore no prerequisites are required.
It deals with the study of the fundamental legal principles and categories that revolve around the phenomenon of the digitization of society, the development of Artificial Intelligence, Big Data, Digital Coins and Crypto-assets, Blockchain and Smart Contracts.
This with particular regard to the sources of private and public law, to the technological innovation, to the organization of relations on the Internet and in online-markets.
In Private Law lessons will focus on the main legal problems of the digitalization through the basic categories of the fundamental rights, subjects and juridical situations, objects, autonomy of parties, specific contracts and liability.
In Public Law the aim of the course itself is to provide students with an overview of the main issues of public relevance in particularly advanced technological sectors, which are often not yet specifically regulated. The legal aspects related to the spread of new technologies, with particular reference to the sources and legal consequences of the development of Artificial Intelligence, Big Data, as well as of the Virtual Currencies and Blockchain, will be explored.
It will be also investigated the structure and the effects of online democracy, i.e. that form of participatory and/or direct democracy, which makes use of modern information technologies and the legal problems posed by the collection, interconnection and the use of large amounts of information, with regard to the right to the privacy and data security.
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21210230-1 -
Fondamenti giuridici della digitalizzazione – Modulo 1
(objectives)
Legal foundations of digitalisation (IUS/01 – IUS/09 – 12 hours)
The course is basic and therefore no prerequisites are required.
It deals with the study of the fundamental legal principles and categories that revolve around the phenomenon of the digitization of society, the development of Artificial Intelligence, Big Data, Digital Coins and Crypto-assets, Blockchain and Smart Contracts.
This with particular regard to the sources of private and public law, to the technological innovation, to the organization of relations on the Internet and in online-markets.
In Private Law lessons will focus on the main legal problems of the digitalization through the basic categories of the fundamental rights, subjects and juridical situations, objects, autonomy of parties, specific contracts and liability.
In Public Law the aim of the course itself is to provide students with an overview of the main issues of public relevance in particularly advanced technological sectors, which are often not yet specifically regulated. The legal aspects related to the spread of new technologies, with particular reference to the sources and legal consequences of the development of Artificial Intelligence, Big Data, as well as of the Virtual Currencies and Blockchain, will be explored.
It will be also investigated the structure and the effects of online democracy, i.e. that form of participatory and/or direct democracy, which makes use of modern information technologies and the legal problems posed by the collection, interconnection and the use of large amounts of information, with regard to the right to the privacy and data security.
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6
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IUS/01
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40
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Basic compulsory activities
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ITA |
21210230-2 -
Fondamenti giuridici della digitalizzazione – Modulo 2
(objectives)
Legal foundations of digitalisation (IUS/01 – IUS/09 – 12 hours)
The course is basic and therefore no prerequisites are required.
It deals with the study of the fundamental legal principles and categories that revolve around the phenomenon of the digitization of society, the development of Artificial Intelligence, Big Data, Digital Coins and Crypto-assets, Blockchain and Smart Contracts.
This with particular regard to the sources of private and public law, to the technological innovation, to the organization of relations on the Internet and in online-markets.
In Private Law lessons will focus on the main legal problems of the digitalization through the basic categories of the fundamental rights, subjects and juridical situations, objects, autonomy of parties, specific contracts and liability.
In Public Law the aim of the course itself is to provide students with an overview of the main issues of public relevance in particularly advanced technological sectors, which are often not yet specifically regulated. The legal aspects related to the spread of new technologies, with particular reference to the sources and legal consequences of the development of Artificial Intelligence, Big Data, as well as of the Virtual Currencies and Blockchain, will be explored.
It will be also investigated the structure and the effects of online democracy, i.e. that form of participatory and/or direct democracy, which makes use of modern information technologies and the legal problems posed by the collection, interconnection and the use of large amounts of information, with regard to the right to the privacy and data security.
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6
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IUS/09
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40
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Basic compulsory activities
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ITA |
21210209 -
Statistica
(objectives)
Statistics is a compulsory course aimed at introducing the basic statistical techniques for analysing data. Topics include exploratory data analysis, basic probability theory and statistical inference. Students will :
- learn to analyze and visualize data in R and create reproducible data analysis reports; - acquire a theoretical understanding of statistical techniques and an appropriate critical sense in choosing the most suitable analysis for each data set; - develop the ability to analyse real data sets and interpret the results.
There are no prerequisites, but students should have attended or are currently attending lectures on both Introduction to Computer Science and Programming and Mathematics.
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9
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SECS-S/01
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60
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Basic compulsory activities
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ITA |
21201321 -
ENGLISH LANGUAGE
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6
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L-LIN/12
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40
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Final examination and foreign language test
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ITA |
SECOND YEAR
First semester
Course
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Credits
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Scientific Disciplinary Sector Code
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Contact Hours
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Exercise Hours
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Laboratory Hours
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Personal Study Hours
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Type of Activity
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Language
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21210211 -
Metodi matematici per la finanza
(objectives)
The aim of the course is, on one hand, to broaden and consolidate the acquisition of the mathematical method as a fundamental investigation tool for economic, financial and business disciplines, and, on the other hand, to provide the necessary notions for understanding the financial markets and the main financial instruments. In particular, we will provide tools in the field of risk analysis and management in the financial markets.
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9
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SECS-S/06
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60
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Core compulsory activities
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ITA |
21210221 -
Politica Economica
(objectives)
The objective of the course is the understanding of the main economic policies and institutions and the analysis of their roles, functions and regulations. The course helps to build a good economic knowledge on fiscal and monetary policies in closed and open economies, redistributive policy, and structural reforms, with a focus on current economic and political topics (i.e. the current debate on the Eurozone).
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9
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SECS-P/02
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60
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Basic compulsory activities
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ITA |
21210219 -
Scienza delle finanze
(objectives)
Public finance module
The general objective of the course is to provide students with the analytical tools and statistical and institutional information essential for understanding and evaluating the problems posed by collective economic choices and their allocative, distributive and macroeconomic consequences.
Particular attention is paid to the economic effects of taxes, both from a theoretical and an empirical point of view, with the ultimate aim of linking, in methodological terms, economic theory and empirical analysis.
To this regard, the first part of the course is devoted to the study of the classification of public revenues. An analysis of the methods for implementing the progressive taxation and of the theories on the distribution of the tax burden - with particular reference to the distorting effects of taxation and to the theory of tax incidence - will follow. A second part of the course, focusing on the current structure of the Italian tax system, is instead aimed at measuring the redistributive effects of taxes through the use of micro-simulation models and other statistical tools.
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9
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SECS-P/03
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60
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Core compulsory activities
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ITA |
Second semester
Course
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Credits
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Scientific Disciplinary Sector Code
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Contact Hours
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Exercise Hours
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Laboratory Hours
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Personal Study Hours
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Type of Activity
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Language
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21210213 -
Algoritmi
(objectives)
The goal of the course is to provide the knowledge of the most common and useful data structures (stacks, queues, lists, trees, graphs) and of the main algorithms to handle them. The students will learn the tools to formally analyze the computational complexity of algorithms and problems. A further goal of the course is to assume familiarity with the main algorithmic approaches (divide and conquer, greedy, iterative, top-down, bottom-up). The Python programming language will be employed for exercise sessions and exams.
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6
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ING-INF/05
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40
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-
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Related or supplementary learning activities
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ITA |
21210212 -
Economia dell’incertezza e dell’informazione
(objectives)
The course is divided into three parts, each of which is preparatory to the next. The first part provides an introduction to the theory of choice under uncertainty, explaining common risk assessment methods and the basic principles of investing in assets with uncertain returns and insurance. The second part proposes the basic notions of game theory and studies strategic interaction in static and dynamic contexts, even in the presence of incomplete information, developing an extensive digression on auction mechanisms. The third part introduces more properly the theory of information asymmetries, investigating the phenomena of adverse selection, contractual failures due to opportunistic behaviour, and selection and signalling mechanisms aimed at reducing the effects of information asymmetries. The main techniques of price discrimination and other commercial strategies will be presented.
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6
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SECS-P/01
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40
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-
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Core compulsory activities
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ITA |
21210214 -
Economia della conoscenza e dell’innovazione
(objectives)
The course covers a range of economics topics related to decision theory, interdependencies between economic actors, and a number of issues that are particularly relevant in a society where information technologies play an increasing role in shaping economic processes. The leitmotif of the course is the concepts of knowledge and innovation, and their implications for business decisions and markets. Some of the properties that characterise non-competitive markets will also be presented, as well as examples of new technologies. Possible topics to be covered during the course are: information and knowledge in society; the foundations of innovation economics; the role of knowledge and innovation in competitive and non-competitive markets and firm choices; externalities and intellectual property; technology and technology transfer; data as an asset and a factor of production, lock-in, switching costs and other characteristics of the modern economy.
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9
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SECS-P/01
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60
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Basic compulsory activities
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ITA |
21210210 -
Statistica per big data
(objectives)
• data visualization techniques
• statistical methods to analyse simple and complex dependency structures.
• simple, multiple and logistic regression models. Log-linear models.
• Decision support systems. Decision trees. Bayesian decision analysis.
• Multivariate statistical techniques for data reduction (factor analysis, cluster analysis)
• Introduction to Bayesian networks.
Prerequisites: students need to have passed the Statistics course and have an understanding of basic linear algebra.
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9
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SECS-S/01
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60
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Core compulsory activities
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ITA |
THIRD YEAR
First semester
Course
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Credits
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Scientific Disciplinary Sector Code
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Contact Hours
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Exercise Hours
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Laboratory Hours
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Personal Study Hours
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Type of Activity
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Language
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21210215 -
Basi di dati e big data
(objectives)
The course has the goal of presenting of models, methods and tools for the management of large sets of data (“data bases”) and for their design and implementation. Specific attention will be devoted to the issues related to the use of data bases for analytics and evaluation. The student will make experiences with traditional systems, based on the relational model and SQL as well as to specific tools for data warehousing and data mining.
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6
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ING-INF/05
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40
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Related or supplementary learning activities
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ITA |
21210218 -
Dati e analisi per la politica economica
(objectives)
The course focuses on the central role that empirical evidence plays in the economic policy debate. The aim of the course is to explore how to organise the analysis of data and evaluation tools in order to assess the impacts of economic policies with counterfactual techniques. Having defined the basic conceptual and methodological elements, reference will be made to a set of specific economic policies (from local to global scale) in order to help students analyse and gain awareness of: data sources in the relevant socio-economic context, interoperability and requirements for economic policy analysis, relevant evaluation questions, empirical applications to isolate the effects of so-called confounding factors. At the end of the course the student will be able to: set up the evaluation design of a policy instrument, select data, manage the surveillance, monitoring and evaluation phases in the implementation of economic policies, interpret economic results.
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9
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SECS-P/02
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60
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Core compulsory activities
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ITA |
21210217 -
Economia dei mercati digitali
(objectives)
The course aims to provide students with the basic contents and tools for understanding and analyzing digital markets. The first part of the course is dedicated to the study of the fundamentals of the functioning of markets and industrial policies. A specific study on the characteristics of the markets and digital platforms will be provided in the second part. In particular, the main economic characteristics of digital platforms with two or more sides will be illustrated (such as network externalities, feedback loops, demand interdependence and multi-homing),since they are essential to understand the competitive dynamics and strategic conduct in these markets. In this context, particular attention will be paid to the role played by big data in the market dynamics and in the various business models implemented. The accumulation of data and the use of analysis and processing tools, the result of the increasingly wide availability of sophisticated analytical and technological tools (including cloud computing, artificial intelligence and machine learning), represent one of the main challenges for institutions, policy-makers and scholars and forces us to rethink the boundaries that have traditionally delimited the respective areas of intervention of regulation and antitrust. The aforementioned contents will be accompanied by the analysis of the most current and relevant case studies involving the main Big Techs.
The knowledge and skills acquired will make it possible to elaborate, analyze and discuss the characteristics and dynamics of the digital economy and the role played in it by big data, platforms and regulatory authorities.
Prerequisites: Economia Politica.
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9
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SECS-P/06
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60
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Core compulsory activities
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ITA |
Optional Group:
Due insegnamenti a scelta libera (di seguito gli insegnamenti consigliati) - (show)
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12
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Second semester
Course
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Credits
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Scientific Disciplinary Sector Code
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Contact Hours
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Exercise Hours
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Laboratory Hours
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Personal Study Hours
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Type of Activity
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Language
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21210216 -
Digitalizzazione del mercato del lavoro
(objectives)
The course focuses on the problems and on the regulatory and trade union instruments aimed at accompanying the processes of digitalisation of enterprises, with particular reference to the impacts on labour relations and workers' skills. Special attention will be given to the collection, interconnection and use of large amounts of information, which affect privacy, data security, digital identity, responsibilities related to the automation of production processes and transactions on digital markets. The student must first know the basic legal categories of technological innovation (the exam of Legal Foundations of Technological Innovation is therefore a necessary requirement to take the present exam).
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9
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IUS/07
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60
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Core compulsory activities
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ITA |
21210222 -
Economia e gestione delle imprese
(objectives)
The Management course aims at: 1) Reading and interpreting business operations in today's world; 2) Knowing and discussing the basic processes of business management; 3) Knowing and applying the tools for the analysis of the evolution of the competitive environment in which companies operate; 4) Knowing and applying the basic operational tools to take managerial decisions; 5) Developing the proper knowledge to further deepen specific managerial processes in the next future.
To achieve these goals, the course uses active and interactive teaching. Interactive participation is strongly recommended.
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9
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SECS-P/08
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60
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Core compulsory activities
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ITA |
Optional Group:
Due insegnamenti a scelta libera (di seguito gli insegnamenti consigliati) - (show)
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12
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21210225 -
Big data, pubblica amministrazione e digitalizzazione
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Also available in another semester or year
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21210464 -
Machine learning and data processing
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Also available in another semester or year
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21210227 -
Marketing Analytics
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Also available in another semester or year
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21210228 -
Matematica per le applicazioni economiche
(objectives)
The aim of the course is to broaden and consolidate the acquisition of the mathematical method as a fundamental investigation tool for economic, financial and business disciplines. To this end, we will first provide notions of linear algebra and tools to deal with constrained and unconstrained optimization problems. Then, the fundamental tools for the study of discrete and continuous dynamical systems will be addressed.
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6
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SECS-S/06
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40
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Elective activities
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ITA |
21210229 -
Statistical learning
(objectives)
• Bayesian networks. Structural and parameter learning. Estimation of association between variables. • Introduction to causality. • Sampling techniques. • Quality analysis of the information in big data. Weighting, calibrating and sampling techniques for going from big data to smart data. Prerequisites: students need to have passed the two previous Statistics courses.
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6
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SECS-S/01
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40
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Elective activities
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ITA |
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Optional Group:
Altre Attività Formative: - (show)
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6
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21201473 -
FINAL EXAM
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3
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20
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Final examination and foreign language test
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ITA |