Anno di corso: 1

Crediti: 8
Crediti: 8
Crediti: 8
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale
Crediti: 3
Tipo: Lingua/Prova Finale

Anno di corso: 2

Anno di corso: 3

BUSINESS INTELLIGENCE PER I SERVIZI FINANZIARI

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2013/2014
Anno di corso: 
3
Anno accademico di erogazione: 
2015/2016
Tipo di attività: 
Obbligatorio a scelta
Crediti: 
8
Ciclo: 
Primo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
76
Prerequisiti: 

Basi di Dati; Probabilità e statistica dell'informatica; Linguaggi di programmazione

Moduli

Metodi di valutazione

Tipo di esame: 
Scritto e Orale Congiunti
Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

Progetto e relativa discussione; verifiche intermedie tramite esercitazioni di laboratorio.

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

Figure professionali in grado di inserirsi in società IT per il settore finanziario per lo sviluppo di piattaforme sw di accesso ai mercati, applicazioni Business Inetlligence per l’analisi di dati finanziari e il Customer relationship management e la elaborazione di applicativi di risk management.
Un altro profilo professionale fa riferimento allo sviluppo di applicazioni di personal finance e di sistemi web per l'erogazione di servizi finanziari.

Contenuti

Funzioni, struttura e caratteristiche dei mercati finanziari; Business Intelligence: Modelli, tecnologie e applicazioni specifiche ai servizi finanziari; Data Mining: classificazione, regressione e previsione; Modelli per la determinazione dei prezzi; Indici di redditività di un investimento; Sorgenti di dati finanziari; Modelli di diversificazione e risk management; Applicativi di personal finance; Business Intelligence (BI) e Data Modelling in ambito finanziario: Le analisi e la costruzione di modelli di datawarehouse, ottimizzazione e navigabilità dell’informazione; La tecnologia QLIKVIEW.

Programma esteso

1 "Funzioni, struttura e caratteristiche dei mercati finanziari;

"

2 Indici di redditività di un investimento: valore attualizzato netto, tasso interno di rendimento, scelta fra progetti alternativi.

3 Sorgenti di dati finanziari: YahooFinance, Borsa Virtuale. Data Mining: classificazione, regressione e previsione; Introduzione alla problematica dei Big Data: open data e modelli di business (open innovation).

4 Social networks e Community detection, in generale una popolazione di clienti viene suddivisa in comunità previa similarità.

5 Decision Making ; Rischio (funzione utilita)

6 Modelli di diversificazione e risk management;

7 Analisi di portafoglio; Capital Asset Pricing Model; Strategie dinamiche di asset allocation

8 "Ambienti di business intelligence:
Business Intelligence (BI) e Data Modelling in ambito finanziario. Le analisi e la costruzione di un modello di datawarehouse (seguendo le logiche di Kimball), dove verranno approfonditi gli aspetti di ottimizzazione e di navigabilità dell’informazione; Il disegno e lo sviluppo di modelli di BI utilizzando la tecnologia QLIKVIEW."

Metodi didattici

L'attività formativa si articolerà in lezioni frontali, esercitazioni in cui verranno presentati in dettaglio i metodi computazionali alla base dell'attività di progetto e in attività di laboratori dedicati all'impostazione e allo sviluppo di un progetto.