Corso di laurea in Scienze statistiche per le strategie aziendali

Facoltà di INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE, INFORMATICA E STATISTICACorso di laurea in Scienze statistiche per le strategie aziendali (LM-82) A.A. 2011/2012

Manifesto degli Studi

Corso di laurea. Obiettivi più specifici di queste consultazioni sono: 1) progettazione e sviluppo di un'offerta formativa adeguataalle esigenze del mondo del lavoro 2) integrazione del processo formativo per facilitarne l'inserimento degli studenti nel mondo del lavoro. Altreconsultazioni, indirette, si sono realizzate in diversi incontri e manifestazioni pubbliche. Ulteriori occasioni di consultazioni sono realizzate dai Dipartimenti neirapporti di collaborazione di ricerca con gli enti esterni. Indicazioni più specifiche in merito sono reperibili nel Rapporto di Autovalutazione del Corso, nelPercorso Qualità. Nell'incontro finale della consultazione del 24.01.08, "sulla base delle motivazioni presentate e tenuto conto della consultazione e dellevalutazioni effettuate precedentemente dalle facoltà proponenti, considerando favorevolmente la razionalizzazione dell'offerta complessiva con riduzione delnumero dei corsi, in particolare dei corsi di laurea, preso atto che nessun rilievo è pervenuto nella consultazione telematica che ha preceduto l'incontro eparimenti nessun rilievo è stato formulato durante l'incontro, viene espresso parere favorevole all'istituzione dei singoli corsi, in applicazione del D.M. 270/04e successivi decreti."

Sintesi del parere del comitato regionale di coordinamento

Sulla base delle informazioni contenute negli ordinamenti didattici e in particolare visti gli obiettivi formativi specifici e gli sbocchi occupazionali eprofessionali previsti, constatata la presenza del parere del Nucleo di Valutazione di Ateneo, preso atto della sintesi della consultazione con leorganizzazioni rappresentative a livello locale della produzione, servizi, professioni, ed avendo analizzazto infine come queste proposte si inquadranopositivamente nell'offerta formativa di corsi universitari della Regione Lazio, il Comitato unanime approva.

Obiettivi formativi specifici del corso e descrizione del percorso formativo

L'obiettivo generale della Laurea magistrale in Scienze statistiche per le strategie aziendali è formare professionisti capaci di contribuire al successo delleimprese e delle istituzioni nelle quali sono chiamati ad operare, grazie a tecniche e modelli utili nella formulazione di ipotesi diagnostiche, essendo in gradodi suggerire valide soluzioni ai diversi problemi sfruttando, in particolare, la conoscenza di metodi quantitativi intesa nel senso più generale. Il processoformativo include pertanto i processi aziendali più rilevanti: pianificazione e marketing, gestione economico-finanziaria, controllo della qualità, gestione dellerisorse umane, logistica, organizzazione, sostenuti dalla conoscenza e dalla realizzazione di sistemi informativi aziendali. La laurea magistrale in Scienzestatistiche per le strategie aziendali , di nuova istituzione nella classe LM82 – Scienze statistiche, ma sostanzialmente trasformazione della laureaspecialistica "Statistica e informatica per le politiche e le strategie aziendali" della classe 91/S, è stata reimpostata con l'obiettivo più vasto di aprire l'accessoanche a studenti non in possesso di laurea dell'attuale classe L 41. A questo fine sono previsti percorsi guidati in modo da favorire l'accesso a laureati conformazione triennale conseguita nelle aree: socio-economiche, aziendalistiche, matematico-ingegneristiche e informatiche, consentendo una adeguataintegrazione formativa che, evitando di riproporre nozioni già acquisite, ampli lo spazio di apprendimento. Le caratteristiche del corso di laurea magistralepermettono di realizzare una figura professionale di livello superiore, in grado di salire, nell'organigramma aziendale, dal livello operativo a quellomanageriale, dove assume maggiore rilievo la capacità decisionale unita ad una forte propensione all'analisi, pianificazione e controllo dei fenomeni. In lineacon questo obiettivo il corso prevede insegnamenti indirizzati al potenziamento della base statistico-quantitativa e all'approccio decisionale, insegnamentiorientati alla gestione complessiva e strategica dell'azienda, insegnamenti relativi alle tecniche di analisi quantitativa applicata alle problematiche gestionalicomplesse nonché insegnamenti volti a favorire la comprensione dell'ambiente economico e sociale in cui vivono le imprese ed a cui queste sono legate darapporti di interdipendenza; particolare rilievo viene infine attribuito all'aumento delle conoscenze nel campo dell'informatica. Rispetto ad altre figureprofessionali in ambito aziendale (laureati in Economia aziendale o in Ingegneria gestionale) il laureato in Scienze statistiche per le strategie aziendali sicaratterizza per la capacità di analisi e di comprensione dei fenomeni e la padronanza di validi modelli decisionali, abbinate ad una solida conoscenza delleproblematiche aziendali ed economiche in generale.

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Offerta didattica

Primo anno

Primo semestre

Denominazione Att. Form. SSD CFU Ore Tip. Att. Lingua

1018623 - METODOLOGIA STATISTICAAVANZATA

B SECS-S/01 9 72 AP ITA

Gruppo opzionale:Gruppo A - Insegnamenti a scelta per un totale di 30CFU

C

Gruppo opzionale:Gruppo B - Un insegnamento a scelta da 9 cfu

B SECS-S/01

Gruppo opzionale:Gruppo C - un insegnamento a scelta da 6 cfu

B MAT/09

Secondo semestre


1018647 - MODELLI SPAZIO-TEMPORALI PER IDATI ECONOMICI


1018646 - SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI B SECS-S/03 6 48 AP ITA

1018645 - STRATEGIE AZIENDALI C SECS-P/07 9 72 AP ITA


C

Secondo anno

Primo semestre


1035164 - ANALISI STATISTICA DELLAPRODUTTIVITA' E DELL'EFFICIENZA



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B SECS-S/01

INGEGNERIA dell'INFORMAZIONE, INFORMATICA e STATISTICA - Scienze statistiche per le strategie aziendali pag. 5

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Secondo semestre



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B SECS-S/01

- - A SCELTA DELLO STUDENTE D 9 72 AP ITA

AAF1149 - altre conoscenze utili per l'inserimentonel mondo del lavoro

F 3 24 I ITA

AAF1019 - PROVA FINALE E 21 525 AP ITA


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Dettaglio dei gruppi opzionali


Gruppo opzionale: Gruppo C - un insegnamento a scelta da 6 cfu

1018634 - DECISIONI MULTICRITERIO B MAT/09 6 48 AP ITA

1035128 - METODI E MODELLI PER LA LOGISTICA B MAT/09 6 48 AP ITA

Gruppo opzionale: Gruppo A - Insegnamenti a scelta per un totale di 30 CFU

1008463 - ANALISI MATEMATICA C MAT/05 6 48 AP ITA

1018209 - Demografia C SECS-S/04 6 48 AP ITA

1018133 - ECONOMETRIA C SECS-P/05 9 72 AP ITA

1022800 - DATI E INDICATORI ECONOMICI DISOSTENIBILITA'

C SECS-S/03 9 72 AP ITA

1031838 - ECONOMIA MONETARIA E DEIMERCATI FINANZIARI

C SECS-P/01 9 72 AP ITA

1018729 - SOCIOLOGIA DEI COMPORTAMENTI DICONSUMO

C SPS/07 9 72 AP ITA

1035252 - METODI E MODELLI DIOTTIMIZZAZIONE

C MAT/09 9 72 AP ITA

1027778 - STRATEGIE AZIENDALI CORSOAVANZATO

C SECS-P/07 6 48 AP ITA

1023415 - LABORATORIO DI STATISTICAAZIENDALE

C SECS-S/03 6 48 AP ITA

1022489 - MARKETING AVANZATO C SECS-S/03 9 72 AP ITA

1025613 - MODELLI DEI MERCATI FINANZIARI C SECS-S/06 6 48 AP ITA

1022769 - APPLICAZIONI WEB PER BASI DI DATI C INF/01 6 48 AP ITA

Gruppo opzionale: Gruppo B - Un insegnamento a scelta da 9 cfu

1022764 - ANALISI DELLE STRUTTURECOMPLESSE


1023374 - DATA MINING-ALGORITMI EPROGRAMMAZIONE


1022798 - DATA MINING E CLASSIFICAZIONE B SECS-S/01 9 72 AP ITA


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Legenda

Tip. Att. (Tipo di attestato): AP (Attestazione di profitto), AF (Attestazione di frequenza), I (Idoneità)

Att. Form. (Attività formativa): A (Attività formative di base), B (Attività formative caratterizzanti), C (Attività formative affini o integrative),D (Attività formative a scelta dello studente), E (Per la prova finale e la lingua straniera), F (Ulteriori attività formative), R (Affini eambito di sede), S (Per stages e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali)


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Obiettivi formativi

A SCELTA DELLO STUDENTE

in - Secondo anno - Secondo semestre

Normal 0 14 false false false MicrosoftInternetExplorer4 /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Tabella normale";mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt;mso-para-margin:0cm; mso-para-margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language:#0400; mso-fareast-language:#0400; mso-bidi-language:#0400;}Gli studenti potranno approfondire temi di interesse specifico per acquisire maggiori competenze nel loro ambito di studio.

(English)

The student is allowed to choose one or more courses offered within any first cycle degree program at Sapienza, provided that they are coherent with hislearning path.

APPLICAZIONI WEB PER BASI DI DATI


Risultati di apprendimento attesiConoscere le modalità di interazione tra client e server web. Distinguere funzionalità ottenibili attraversola programmazione lato client e lati server. Principi di programmazion attraverso linguaggi di scripting ela loro interazione con DBMS, con particolare interesse verso ambienti open source.Competenza da acquisireProgettare la struttura di una applicazione basata su web. Progettare e realizzare un DBMS perl'implementazione di una applicazione web. Utilizzare i linguaggi PHP e cenni di Javascript per larealizzazione di una applicazione via web.

(English)

Goals To know the modalities of interaction between the client and the web server. To distinguish between functions obtainable thanks to client and serverprogramming. Programming principles based on scripting languages and their interactions with DBMS, referring in particular to open sourceenvironments. Skills to acquire Ability to design the structure of a web application. To design and construct a DBMS for the implementation of a webapplication. To use PHP and Javascript languages to create a web application.

DATA MINING E CLASSIFICAZIONE


Obiettivi FormativiPadronanza dei concetti di base del Data Mining, con un'analisi delle motivazioni e delle sue possibilitàapplicative. Conoscenza di alcuni modelli non-parametrici di classificazione e regressione. Capacità ditrattare grosse masse di dati con l'ausilio dell'opportuno software. Capacità di valutare l'affidailità deimodelli ottenuti.Competenze da acquisireAcquisire le basi delle tecniche affrontate nelle applicazioni di data mining. Comprendere come e perchèscegliere fra metodi statistici alternativi o eventualmente come combinare i diversi metodi. Comprenderela teoria che sottende questo approccio di analisi. Apprendere le modalità di utilizzo di alcuni software.

(English)

GOALS Mastery of Data Mining basic concepts with an analysis of its reasons and applicative possibilities. Knowledge of some non-paramteric classification


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and regession models. Ability to deal with great amount of data thanks to the help of appropriate software. Ability to evaluate the reliability of the modelsobtained. SKILLS TO ACQUIRE To learn the bases of the techniques used in data mining applications. To understand how and when to choose betweenalternative statistical methods or how to combine them if the case. To understand the theory at the basis of this analysis approach. To learn how to usecertain types of software.

DATA MINING-ALGORITMI E PROGRAMMAZIONE

in - Secondo anno - Primo semestre

Risultati di apprendimento attesiLe competenze maturate in questo coros sono alternativamente richieste e spendibili nel mondo dellavoro, come riportato da molti studenti che sono stati prontamente accolti in progetti di sviluppo pressoimportanti clienti, nel momento in cui dimostravano in colloqui preliminari di conoscere bene determinatistrumenti, attualmente molto richiesti dal mercato (in quanto effettivamente "cutting edge").Competenze da acquisire- Avviamento allo strumento informatico (programmazione in ambito .NET)- Classes, form, events, handlers, best practies- OOP, inheritance, polymorphism, overloaded methods, overridden methods, dynamic method binding- generic list (list, dictionary, sorted dictionary, sorted list, array, stack, queue,etc.)- iteration structures, conditional structures (for each, for i as, do, while, if, select, ...)- Comparers- Globalization- Grafica 2D- Timers e altri components- Multithrea ding 2. Algoritmi di Data MIning

- Cluster e "Profilazione" (crisp/fuzzy)- Decision Trees- Algoritmi di reti neurali supervisionate e non supervisionate (Kohonen)- Genetic Algorithms- Simulated Annealingect.Gli argomenti sono svolti alternando continuamente teoria e pratica e ponendo in applicazionequalunque concetto teorico. Prima di accedere agli algoritmi si fanno delle esercitazioni di base(input/output da file e da DBMS, grafica di base, algoritmi e garfici di esercitazione) per prendere pienaconfidenza con lo strumento informatico. Gli algoritmi sviluppati vengono confrontati criticamente conquanto disponibile nel mondo open source e con quanto sviluppato da altri programmatori, anche in altrilinguaggi, per ottenere un vantaggio competitivo e implementativo in un ottica di "swot analysis" a finalitàdidattica.

(English)

Goals The competences acquired in this course are demanded by the labor market, as declared by many students who have been involved in thedevelopment of projects for important clients, because they proved in preliminary interviews to know well “cutting edge” tools which are currently stronglyrequested by the market. Skills to acquire 1. Start-up of the informational tool (programming in NET ambit) · Classes, forms, events, handlers, bestpractices · OOP, inheritance, polymorphism, overloaded methods, overridden methods, dynamic method binding · generic lists (list, dictionary, sorteddictionary, sorted list, array, stack, queue,etc.) · iteration structures, conditional structures (for each, for i as, do, while, if, select, ...) · Comparers ·Globalization · 2D Graphics· Timers and other components · Multithrea ding 2. Data Mining algorithms · Clusters and "Profiling" (crisp/fuzzy) · DecisionTrees · Supervised and non-supervised neural networks (Kohonen) · Genetic Algorithms · Simulated Annealing etc. The topics are developed continuouslyalternating theory and practice. Before starting to use the algorithms, basic exercises are done (File and DBMS input/output, simple graphics) to gain fullconfidence with the informational tool. The algorithms developed are critically compared with what is available in the open source world and with what isdeveloped by other programmers, also in other languages, in order to obtain a competitive implementation advantage in terms of swot analysis.


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DATI E INDICATORI ECONOMICI DI SOSTENIBILITA'

in - Primo anno - Secondo semestre

DECISIONI MULTICRITERIO

in - Primo anno - Primo semestre

RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI

Conoscenza dei modelli per rappresentare preferenze, criteri e alternative di un processo decisionale. Capacità di utilizzo deistrumenti analitici e strumenti software di supporto alle decisioni.

COMPETENZE DA ACQUISIRE

Capacità di modellare un problema di gestione con modelli matematici. Uso dei principali metodi e strumenti per il supportoalle decisioni per problemi di assegnazione di Budget, controllo di gestione, negoziazione in aziende e sistemi corporate.

(English)

GOALS Knowledge of the models to represent decisional process preferences, criteria and alternatives. Ability to use analytical tools and decision support softwaretools. SKILLS TO ACQUIRE Ability to represent a management problem with mathematical models. Use of the main methods and tools to support decisions about budget assignment,control management, company and corporate system negotiation problems.

Demografia



Orientamento nelle fonti statistiche, demografiche. Conoscenza misure eventi rinnovabili e non rinnovabili. Uso fogli elettronici per la costruzione di tavole dieliminazione single e multistato.


Gestione di fenomeni collettivi caratterizzati da eventi rinnovabili e non rinnovabili. Costruzione e analisi dati di popolazione (strutture per sesso-età, statocivile, cittadinanza, tipo di attività economica…) di tipo strutturale. Costruzione di tavole a più vie per la determinazione di misure di fenomeni multistato.

(English)

GOALS To be able to relate demographic dynamics and structures with economic ones.SKILLS TO ACQUIRE Ability to evaluate jointly demographic and economic dynamics and structures, at macro and micro levels.

ECONOMETRIA


Normal 0 14 false false false MicrosoftInternetExplorer4 /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Tabella normale";mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt;mso-para-margin:0cm; mso-para-margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language:#0400; mso-fareast-language:#0400; mso-bidi-language:#0400;}Normal 0 14 false false false MicrosoftInternetExplorer4 /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Tabella normale";mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt;mso-para-margin:0cm; mso-para-margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language:#0400; mso-fareast-language:#0400; mso-bidi-language:#0400;} Il corso intende preparare gli studenti intenzionati a seguire, in futuro, insegnamenti intermedi/avanzati di econometria. Dopo questo corso, gli studentipossono proficuamente spendere i loro 8 CFU liberi nell’insegnamento di Econometria tenuto dal Prof. Alberto Bagnai nella Facoltà di Economia.


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Normal 0 14 false false false MicrosoftInternetExplorer4 /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Tabella normale";mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt;mso-para-margin:0cm; mso-para-margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language:#0400; mso-fareast-language:#0400; mso-bidi-language:#0400;}The course intends to prepare students willing to attend, in the future, an intermediate/advanced course in Econometrics. Students who have attended thecourse are invited to spend later their 8 ‘free credits’ in the econometrics course that Prof. Alberto Bagnai teaches in the Faculty of Economics.

ECONOMIA MONETARIA E DEI MERCATI FINANZIARI


Normal 0 14 false false false MicrosoftInternetExplorer4 /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Tabella normale";mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt;mso-para-margin:0cm; mso-para-margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language:#0400; mso-fareast-language:#0400; mso-bidi-language:#0400;}RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI

Il corso si propone di far comprendere i meccanismi di funzionamento del mercato finanziario, fornendo conoscenze sulla sua struttura e sugli strumentifinanziari scambiati. Il corso ha un’impostazione orientata verso l’analisi economica e cerca dunque di investigare i meccanismi di scelta dei vari partecipantial mercato all’interno del sistema economico e le modalità con cui queste si riflettono nei prezzi e nei rendimenti delle attività finanziarie. L’enfasi del corso siincentra sia sugli aspetti di teoria economica e finanziaria sia sulle evidenze empiriche relative ai mercati finanziari e alla loro interazione con l’economiareale.COMPETENZE DA ACQUISIRE

Le conoscenze trasmesse consentono allo studente di acquisire competenze utilmente spendibili in tutti gli ambiti – professionali o di studio - in cui la finanzae l’economia occupano un ruolo centrale.

(English)

GOALS The course aims to explain the mechanisms of the financial market, offering knowledge on its structure and on the financial instruments exchanged. Thecourse is oriented towards economic analysis and it tries therefore to investigate on the mechanisms of choice of the various market participants within theeconomic system and on the modalities with which these produce effects on the prices and yields of the financial activities. Emphasis is placed on aspects ofeconomic and financial theory and on empirical aspects about the financial markets and their interaction with the real economy. SKILLS TO ACQUIRE The knowledge transmitted will allow the students to gain competences usable in all ambits – professional and of study - -in which finance and economyhave a central role.

LABORATORIO DI STATISTICA AZIENDALE


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESIConoscenza delle tecniche statistiche per l'analisi quantitativa di diverse tipologie di dati di mercato.

COMPETENZE DA ACQUISIRECapacita' di sviluppare individualmente un progetto empirico.

(English)

GOALS: Knowledge of the statistic techniques necessary for the quantitative analysis of different market data typologies. SKILLS TO ACQUIRE Ability to personally develop an empirical project.

METODOLOGIA STATISTICA AVANZATA


Risulatati di apprendimento attesiConoscenza delle principali aree metodologiche dell'analisi multivariata (dipendenza, classificazione,strutture latenti) nell'ottica dell'apprendimento statistico dei dati empirici. Capacità di formalizzareproblemi complessi in termini statistici, gestendone adeguatamente gli aspetti "informazionali " e di


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"incertezza".Competenze da acquisireCapacità di selezioneare gli appropriati modelli statistici per affrontare le problematiche relative allestrategie aziendali, alla bio-statistica, allo sviluppo e monitoraggio delle tecnologie. Capacità di valutarel'attendibilità dei risultati ottenuti tramite l'applicazione dei diversi modelli di analisi, sia in termini del"guadagno informativo" che dell'incertezza associata alle conclusioni del processo di ragionamentostatistico di volta in volta adottato.

(English)

Goals Knowledge of the main methodological areas of multivariate analysis (dependency, classification, latent structures) to favor the statistical learning ofempirical data. Ability to formalize complex problems in statistical terms, adequately managing the “informational” and “uncertain” aspects. Skills to acquire Ability to select appropriate statistical models to face issues concerning business strategy, biostatistics, development and monitoring oftechnologies. Ability to evaluate the reliability of the results obtained through the application of the various analysis models, both in terms of “informativegain” and of uncertainty associated to the conclusions of the statistical thinking process adopted from time to time.

MODELLI DEI MERCATI FINANZIARI


MODELLI SPAZIO-TEMPORALI PER I DATI ECONOMICI


Nel caso in cui sia possibile un sufficiente numero di lezioni in laboratorio, l’esame sarà costituito da un ‘analisi pratica di uncaso di studio da svolgere in laboratorio e da un successivo esame orale sugli argomenti non trattati nella prova pratica e sueventuali errori della prova pratica. Altrimenti l’esame sarà solo orale.COMPETENZE DA ACQUISIRECaratteristiche, potenzialità e finalità di analisi delle varie strutture di dati e dei vari metodi e modelli relativi. Chiaraconsapevolezza dei legami fra modelli empirici e sottostante teoria economica.

(English)

SKILLS TO ACQUIRE Characteristics, potential and purpose of the various data structures and of the related methods and models. Clear awareness of thelinks existent between empirical models and the underlying economic theory.

SOCIOLOGIA DEI COMPORTAMENTI DI CONSUMO



Il risultato atteso è che lo studente che ha seguito le lezioni, vi ha attivamente partecipato ed ha preparato e superatol’esame sul libro di testo consigliato sia in grado di leggere con senso critico fatti e processi della vita sociale con particolareriferimento alle pratiche di consumo.


Sono da acquisire, per completare la preparazione fornita dal corso, adeguate capacità di organizzazione, analisi etrattamento del dato statistico e, più in generale, elementi di tecnica e metodi della ricerca sociale.

(English)

GOALS The expected result is that the student who has followed the lessons, has actively participated to the course and has prepared and passed theexam using the text book advised, should be able to read critically the facts and processes of social life with particular reference to consumption practices. SKILLS TO ACQUIRE To complete the preparation offered by the course, the student should acquire the ability to organize, analyze and elaborate statistical data and, more in


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general, social research techniques and methods.

STRATEGIE AZIENDALI



Gli obiettivi formativi del corso sono di mettere lo studente in condizioni di comprendere la logica della gestione strategica, diconoscere gli ambiti in cui questa si estrinseca, di apprendere i principali strumenti logici e metodologici con cui si affrontanole problematiche strategiche, infine di acquisire piena sensibilità al ruolo e all’importanza delle informazioni e delle capacità dianalisi dei fenomeni che la gestione strategica richiede.

COMPETENZE DA ACQUISIRELe competenze che si intende sviluppare negli studenti sono relative alla capacità di comprendere le problematichestrategiche dell’azienda, di individuare ed elaborare le informazioni che guidano alla soluzione di tali problemi, di formulare leconseguenti decisioni aziendali in un quadro sistematico e con un ampio orizzonte di riferimento.

(English)

GOALS The educational objective of the course is to place the students in the condition to understand the logic of strategic management, to understand theambit in which this management takes place, to learn the main logical and methodological tools with which it is possible to face strategic issues, and finally,to acquire sensitivity about the role and the importance of information and about the ability to analyze strategic management phenomena. SKILLS TO ACQUIRE The competences which the students are asked to acquire regard the understanding of business strategic issues, the identificationand elaboration of the information which help solve these issues, the formulation of business decisions in a systematic framework and with a wide horizon ofreference.

STRATEGIE AZIENDALI CORSO AVANZATO


RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESINel corso saranno forniti ed approfonditi modelli, schemi e di analisi e strumenti del governo strategico aziendale. Al termineci si attende che gli allievi dimostrino di avere fatte proprie le conoscenze trasferite e si dimostrino in grado di utilizzare lestesse in modo scientificamente rigoroso ed empiricamente utileCOMPETENZE DA ACQUISIRE

Gli allievi dovranno acquisire le capacità per muoversi con agilità nell’interpretare e delineare le strategie aziendali in contestidi riferimento caratterizzati da rilevanti cambiamenti e grande complessità, utilizzando in modo rigoroso e pratico i modelli, glischemi di analisi e la strumentazione più evoluta.Dovranno altresì acquisire competenze ancor più specialistiche nell’analisi dei processi di generazione di sinergie aziendali enello studio e risoluzione dei processi di turnaround e di risanamento aziendale.

(English)

GOALS During the course models, analysis schemes and tools of business strategy management will be studied in depth. At the end of the course thestudents should master the knowledge provided and should be able to use it in a rigorous and empirically useful scientific way. SKILLS TO ACQUIRE The students will have to acquire the ability to interpret and outline business strategies in contexts characterized by relevant change and great complexity, using in a rigorous and practical way the most developed models, analysis schemes and tools. In addition, they will have to acquire specific competences inthe analysis of the process of creation of business synergies and in study and solution of turnaround processes and of company reorganization.


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Corso di laurea in Scienze statistiche per le strategie aziendali

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