Degree Course: Economics and Big Data
A.Y. 2023/2024
Conoscenza e capacità di comprensione
Le conoscenze fornite durante il corso permetteranno allo studente di comprendere i processi decisionali in ambito economico ed aziendale nonché alle tematiche connesse alla digitalizzazione dell'economia e della società.
In particolare, gli studenti acquisiranno conoscenze di inquadramento generale in ambito economico, ed aziendale con altre più 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 sarà completata con la conoscenza della lingua inglese.
Le conoscenze e la capacità di comprendere saranno acquisite e valutate attraverso:
- la frequenza ed un'attiva partecipazione alle lezioni;
- lo studio individuale e di gruppo;
- la partecipazione ad attività formative complementari (come, per esempio, seminari e/o laboratori).
La verifica dell'acquisizione di conoscenze e capacità di comprendere è effettuata valutando:
- il grado di partecipazione e contributo attivo alle lezioni ed alle attività formative complementari;
- la qualità 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 saprà comprendere e valutare il funzionamento del sistema economico, finanziario e normativo ed i cambiamenti imposti dalla digitalizzazione dell'economia e della società.
Grazie alla capacità di analisi dei meccanismi che governano le istituzioni pubbliche e private il laureato saprà 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 saprà riconoscere, decomporre e modellizzare i problemi di carattere economico che potrà doversi trovare ad affrontare durante la vita lavorativa o i seguenti percorsi di studio.
L'applicazione delle conoscenze teoriche verrà sviluppata tramite attività di studio relative a problemi specifici.
Lo sviluppo del pensiero computazionale, competenza chiave per la formulazione di problemi e la ricerca di soluzioni, permetterà allo studente di elaborare i modelli e le analisi necessarie al supporto alle decisioni.
Questa competenza verrà 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 capacità 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 capacità di comprendere è effettuata valutando:
- il contributo attivo nell’analisi dei casi studio e alle simulazioni proposte nei corsi;
- la qualità e la costanza dello studio individuale e di gruppo;
- la partecipazione attiva alle attività 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 attività di laboratorio in Italia o all’estero (valutazione del tutor aziendale e dell’università);
- le prestazioni nelle prove di accertamento finali (esami orali e/o scritti).Autonomia di giudizio
Il laureato avrà la capacità di usare in modo autonomo gli strumenti metodologici e le conoscenze acquisite, di selezionare autonomamente le informazioni rilevanti per affrontare e gestire la complessità dei problemi sia a livello microeconomico (soggetti ed imprese) che macroeconomico (sistema economico), di adattarsi ad ambiti di lavoro e tematiche diverse.
Questo obiettivo è 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 coniugherà le conoscenze in campo economico, aziendale e giuridico con una forte preparazione nelle aree statistico-matematico ed ingegneristico-informatico.
Il laureato sarà quindi in possesso non solo di un insieme di strumenti, ma anche di un'attitudine al pensiero analitico che gli permetterà di applicarli in modo indipendente e originale all'analisi dei problemi che si troverà ad affrontare in un contesto di lavoro o nel prosieguo degli studi.Abilità comunicative
I laureati avranno la capacità di comunicare con interlocutori specialisti e non specialisti, con chiarezza, la loro analisi delle problematiche e le conclusioni raggiunte.
Avranno inoltre la capacità di interagire con persone di differente formazione, di condurre attività di collaborazione, e di fungere da raccordo fra le funzioni economico-amministrative e quelle più propriamente tecnico-informatiche.
Si porrà 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 favorirà l'acquisizione di un linguaggio specialistico tramite i vari insegnamenti e si farà 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 capacità di riconoscere quali e come questi possano essere applicati a problemi simili a quelli che si troverà ad affrontare nel mondo del lavoro o negli studi futuri.
Questo permetterà 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 capacità 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 secondaria di secondo grado.
Si concretizzano sia in attività informative e di approfondimento dei caratteri formativi dei Corsi di Studio (CdS) dell’Ateneo, sia in un impegno condiviso da scuola e università per favorire lo sviluppo di una maggiore consapevolezza da parte degli studenti e delle studentesse nel compiere scelte coerenti con le proprie conoscenze, competenze, attitudini e interessi.
Le attività promosse si articolano in:
a) incontri e iniziative rivolte alle future matricole;
b) sviluppo di servizi online, realizzazione e pubblicazione di materiali informativi sull’offerta formativa dei CdS (guide di dipartimento, guida breve di Ateneo, locandina dell’offerta formativa, newsletter dell’orientamento).
L’attività di orientamento in ingresso prevede cinque principali attività, distribuite nel corso dell’anno accademico, alle quali partecipano tutti i Dipartimenti e i CdS:
• Giornate di Vita Universitaria (GVU), si svolgono ogni anno nell’arco di circa 4 mesi 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 realtà 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 attività didattiche, laboratori, lezioni o seminari, alle quali partecipano anche studenti seniores che svolgono una significativa mediazione di tipo tutoriale.
Partecipano annualmente circa 4.000 studenti; nel 2021 in via telematica hanno partecipato 7.000 studenti;
• Autorientamento, un progetto destinato agli studenti delle IV classi della scuola secondaria superiore e che si svolge ogni anno nell’arco di 5 mesi.
Si sviluppa in collaborazione diretta con alcune scuole per favorire l’accrescimento della consapevolezza nella scelta del percorso universitario da parte degli studenti.
Il progetto, infatti, è articolato in incontri svolti presso le scuole ed è finalizzato a sollecitare nelle future matricole una riflessione sui propri punti di forza e sui criteri di scelta.
Aspetto caratterizzante il progetto, inoltre, è la presenza degli studenti seniores dei nostri Corsi di Laurea che attraverso la propria esperienza formativa possono offrire un punto di vista attuale rispetto all’organizzazione e al funzionamento del mondo accademico.
Nell’anno scolastico 2020-2021 la realizzazione del progetto, in modalità online, ha dato la possibilità a 20 scuole – dislocate sul territorio romano e laziale – di partecipare;
• Attività di orientamento sviluppate dai singoli Dipartimenti, mediante incontri in presenza e servizi online;
• Incontri presso le scuole: l’Ufficio orientamento ha ricevuto inviti a partecipare ad eventi di orientamento da parte delle scuole per un totale di 23 inviti (8 su Roma e 15 Lazio/Extralazio).
Concordemente con quanto stabilito in Gloa (Gruppo di Lavoro per l’Orientamento di Ateneo) la procedura è stata la seguente: ogni invito è stato inoltrato ai referenti Gloa presso i dipartimenti e le scuole, a fronte delle diverse possibilità offerte, hanno liberamente scelto di partecipare anche alle proposte del nostro Ateneo.
Si evidenzia che anche in questa attività, come per le altre attività di orientamento, hanno partecipato varie scuole di altre Regioni, grazie alla possibilità dell’online.
• Orientarsi a Roma Tre nel 2021 si è svolta in modalità mista in presenza al Teatro Palladium per l’evento inaugurale e a distanza dalle aule dipartimentali per la presentazione dell’offerta formativa dei dipartimenti.
Il portale dell’orientamento realizzato nel 2020 è stato aggiornato e ne è stata realizzata una versione in inglese: orientamento.uniroma3.it.
Rappresenta la manifestazione che riassume le annuali attività di orientamento in ingresso e si svolge ogni anno alla fine dell’anno accademico.
L’evento accoglie, perlopiù, studenti romani che partecipano per mettere definitivamente a fuoco la loro scelta universitaria.
Durante la manifestazione viene presentata l’offerta formativa e sono promossi 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 opportunità di comunicazione tramite web e tramite social.
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’opportunità 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 idoneità (lingua inglese), 1 tirocinio (o laboratorio) ed una prova finale.
Il tirocinio (o laboratorio) completerà 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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-
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-
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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 of integral calculus and 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 |
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 |
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 |
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 |
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
(objectives)
Refer to 'University Language Centre' http://www.cla.uniroma3.it/
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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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ENG |
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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-
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-
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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 -
Public Finance
(objectives)
The aim of the course is to provide the analytical tools and the necessary knowledge to understand and assess the problems raised by the public intervention in the economy, as well as by the collective choices. The allocative, distributive and macroeconomic consequences of the main tools will also be analysed. Particular attention is paid to the economic analysis of taxes and at the structure of the Italian tax system.
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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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Related or supplementary learning activities
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ITA |
21210212 -
Economia dell’incertezza e dell’informazione
(objectives)
The availability and dissemination of information have very significant effects on individual behaviour and on the functioning of the markets. The nature of the contracts traded, the mechanisms and operating rules of the markets often reflect the prevailing information conditions. This course is an introduction to these topics through the methodologies of microeconomic theory. In particular, a first part is dedicated to decisions under uncertainty in perfectly competitive markets. A second part considers decisions with incomplete information and imperfectly competitive markets (monopoly, oligopoly, monopolistic competition); the emergence of strategic behaviours is considered. A final part of the course is dedicated to the functioning of markets in the presence of information asymmetries. Understanding these issues aims to put the student in a position to understand the information that market data transmits and to identify which other data it is important to collect in order to effectively inform the decisions of economic agents.
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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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-
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Basic compulsory activities
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ITA |
21210210 -
Statistica per big data
(objectives)
The course introduces students to modern data visualization techniques, statistical methods and models for analysing simple and complex dependency structures, and statistical methods for decision support. Some multivariate techniques will also be introduced. The course focuses particularly on exploratory data analysis, linear models and generalized linear models, their strengths and limitations. Making extensive use of real data examples and their analysis with R and Minitab software, the course will emphasize the role statistical models in addressing scientific questions and how these are translated into relevant statistical questions. The student will learn to distinguish between parameter estimation problems, hypothesis testing and prediction. Therefore, the student will be taught not only to apply statistical techniques but also to choose the most appropriate technique and to comment on the output for decision-making purposes.
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9
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SECS-S/01
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60
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-
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-
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-
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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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-
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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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21210225 -
Big data, pubblica amministrazione e digitalizzazione
(objectives)
The course examines the fundamental freedoms affected by the phenomenon of digitalisation, as well as the limits and opportunities of digitalisation for the functioning of the public administration and for the access to and use of big data in the Fin Tech and social fields (labour market, social security, health, training, etc.). The student should preliminarily be familiar with the basic legal categories of technological innovation and digitization. Therefore, it is recommended to have passed the examination Legal Foundations of Digitization.
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6
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IUS/09
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40
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Elective activities
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ITA |
21210464 -
Machine learning and data processing
(objectives)
Providing basic elements, concepts and fundamental tools, based on computational methods, to represent learning, knowledge and reasoning in conditions of uncertainty. Designing and developing software tools based on machine learning techniques to solve data analysis, knowledge discovery and decision support problems in the presence of uncertain or incomplete information.
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6
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ING-INF/03
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40
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Elective activities
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ITA |
21210228 -
Matematica per le applicazioni economiche
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Also available in another semester or year
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21210229 -
Statistical learning
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Also available in another semester or year
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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:
Altre Attività Formative: - (show)
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6
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21210223 -
Tirocinio
(objectives)
Temporary training and work experience carried out during the course of study in addition to one's curriculum; it is carried out before graduation and may lead to the acquisition of credits, as indicated by the teaching regulations of the single study programme. The types that can be activated are: - internships for the achievement of credits; - internships for thesis; - internships for other training activities without credits.
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6
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Other activities
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ITA |
21210452 -
Sustainable Development Laboratory
(objectives)
1. Comprehend the principles and concepts of sustainable development: Students should gain a solid understanding of the fundamental principles, theories, and concepts related to sustainable development, including social, economic, and environmental dimensions.
2. Analyze and evaluate sustainability challenges: Students should develop the ability to critically analyze and evaluate complex sustainability challenges at local, regional, and global levels. They should be able to identify key issues, assess their impacts, and propose innovative solutions.
3. Apply interdisciplinary approaches: Students should be able to apply interdisciplinary approaches to sustainable development by integrating knowledge and methods from various disciplines, such as statistics, economics, and policy analysis. They should understand the importance of collaboration and teamwork in addressing sustainability issues.
4. Conduct sustainable development research: Students should learn how to design and conduct research projects related to sustainable development. They should develop skills in data sources, collection, analysis, and interpretation, and be able to apply appropriate research methods and tools to investigate sustainability problems.
5. Develop sustainable solutions: Students should be able to develop sustainable solutions to real-world challenges by considering the social, economic, and environmental aspects of a problem. They should be able to propose and implement strategies that promote sustainable development, taking into account the needs of present and future generations.
6. Engage in practical sustainability projects: Students should have the opportunity to engage in hands-on projects and fieldwork that contribute to sustainable development initiatives. They should apply their knowledge and skills to real-life scenarios, gaining practical experience in implementing sustainable solutions and assessing their outcomes.
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6
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SECS-P/02
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30
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Other activities
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ITA |
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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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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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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 |