Le attività proposte nei laboratori didattici applicano le nozioni acquisite negli insegnamenti dei corsi di Laurea Magistrale, richiedono la partecipazione attiva dello studente e sono a numero chiuso.

La partecipazione ad un laboratorio didattico consente di acquisire un'idoneità per conseguire i 3 CFU per "Ulteriori attività formative", previsti al secondo anno dei corsi di Laurea Magistrale attivi presso il Dipartimento.

Dato il vincolo dei posti disponibili, le domande di iscrizione sono prese in considerazione in base ad una regola di priorità temporale. Le informazioni sulle modalità di iscrizione sono indicate nelle sezioni dedicate ai singoli laboratori.

  • Colloqui di lavoro nel settore economico-finanziario
Obiettivi
Il laboratorio propone numerosi consigli su come scrivere un curriculum efficace; le simulazioni, sulla base di colloqui (individuali o di gruppo) e i test logico-numerici saranno utili per affrontare con maggiore consapevolezza ogni singolo passo di un processo di selezione. L'augurio è che ogni colloquio si possa concludere con una offerta di lavoro.
 
Numero massimo partecipanti: 80
 
Periodo
III periodo: 21 febbraio - 13 aprile
 
Programma e Date 
- mercoledì 9 marzo 2022, 14.30-18.30, Aula B1 - Cosa farò dopo la Laurea
- mercoledì 16 marzo 2022, 14.30-18.30, Aula B1- Perché il tuo Curriculum vitae viene cestinato
- mercoledì 23 marzo 2022, 14.30-18.30, Aula B1- Nel labirinto dei test
- mercoledì 30 marzo 2022, 14.30-18.30, Aula B1- Il colloquio individuale: dimostrare chi sei
- mercoledì 6 aprile 2022, 14.30-18.30, Aula B1- Come pensa un consulente
 
Iscrizione
https://bit.ly/3lnTtjf (entro l'8 marzo 2022)
 
Docente
Manuela Palmieri, IPE Business School
  • Analisi statistica con R
Obiettivi
L'obiettivo del laboratorio è sviluppare abilità di programmazione delle principali analisi statistiche utilizzando il linguaggio R. 
Gli studenti dovranno:
Utilizzare R packages per l'analisi e la visualizzazione dei dati
Eseguire codice R su dati quantitativi e qualitativi
Definire e redigere script di analisi che coprono l'intero workflow di un processo di data analytics 
Svolgere progetti di analisi dei dati applicati a problemi del mondo reale
 
Contenuti
Il laboratorio introduce alla programmazione nel linguaggio scientifico R. In particolare, si utilizzeranno le librerie tydiverse per l'importazione, la manipolazione, l'analisi statistica e la visualizzazione dei dati. 
 
Materiale
Il corso si basa su slides, che saranno rese disponibili tramite sistemi di condivisione elettronica, e i seguenti testi:
R for Data Science, Garrett Grolemund, Hadley Wickham, https://r4ds.had.co.nz/ 
The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design, Norman Matloff 
Il corso si articola in 6 lezioni di 3 ore ciascuna su base settimanale. Le lezioni saranno svolte alternando alcune brevi lezioni teoriche, lezioni pratiche e discussioni di gruppo.
 
Periodo
IV periodo: 21 Aprile - 8 Giugno
 
Docente
Massimo Aria
  • Data Science and Digital Accounting
Obiettivi
L'obiettivo del laboratorio è sviluppare abilità analitiche applicate a temi contabili e finanziari reali, utilizzando il linguaggio R lungo il SAAS workflow per la preparazione visualizzazione e analisi dei dati (tre tecniche specifiche: factorial analysis, clustering e text mining) e l'interpretazione dei risultati. 
Gli studenti dovranno:
Utilizzare R packages per l'analisi di dati contabili e finanziari
Eseguire codice R su dati quantitativi e qualitativi
Eseguire attività di analisi di dati fondamentali e interpretare i risultati
Svolgere progetti di analisi dei dati applicati a problemi del mondo reale
Il corso è indirizzato agli studenti della LM in Economia e Commercio, percorso Datascientist per l'economia e le imprese.
 
Contenuti
  1. SAAS Workflow: (Search) Databases, tipologia dei dati e dei format (HTML, XML, XBRL, PDF), query e data-cleaning; (Appraisal) inclusion/exclusion criteria; (Analysis) factorial analysis, clustering e text mining; (Synthesis) uso di grafici per comunicare i risultati di analisi [C1] 
  2. (SA) Il database AIDA per le imprese italiane: data collection e definizione di un data set [C2] 
  3. (AS) Partial Triadic Analysis e clustering di dati pluriennali dei bilanci di imprese operanti in specifici settori industriali [C3] 
  4. (AS) Narrative Analysis: text-mining sulle sezioni narrative di un bilancio [C4]
  5. (AS) Analisi fondamentale per la Valutazione di Impresa: elementi di Artificial Intelligence [C5] 
Periodo
IV periodo: 21 Aprile - 8 Giugno
 
Docente
Corrado Cuccurullo
  • Text Mining e Review della Letteratura
Obiettivi
Il laboratorio ha l'obiettivo di presentare i principali aspetti metodologici e applicativi per trattare testi in linguaggio naturale. 
Gli studenti impareranno come:
• scaricare raccolte di documenti e dati provenienti dal web (tweets, blogs, forums); 
• applicare tecniche di pre-processing adatte al tipo di dati raccolti;
• estrarre word list dei testi e rappresentazioni grafiche di sintesi (wordcloud, networks…);
• applicare ai dati tecniche statistiche quali topic extraction e classificazione automatica, al fine di estrarne conoscenza.
 
Infine, particolare attenzione sarà rivolta all'analisi di articoli scientifici: dalla raccolta dei dati sulle pubblicazioni, all'analisi automatica dei metadati testuali, con l'obiettivo di effettuare reviews automatiche della letteratura.
 
Contenuti
Il laboratorio introduce al trattamento dei testi in linguaggio naturale. Si utilizzeranno le librerie tidyverse, in particolare tidytext e stringR per l'importazione, il pretrattamento e l'analisi statistica dei dati testuali. 
Per l'analisi degli articoli scientifici si utilizzerà il package bibliometrix (Aria, M. & Cuccurullo, C., 2017) e la sua interfaccia grafica biblioshiny.
 
Materiale
Il corso si basa su materiali redatti dal docente, disponibili tramite sistemi di condivisione elettronica, e sui contenuti disponibili ai seguenti link:
• Text Mining with R: A Tidy Approach, Julia Silge and David Robinson, https://www.tidytextmining.com
• biblioshiny The shiny interface for bibliometrix, https://bibliometrix.org/biblioshiny/assets/player/KeynoteDHTMLPlayer.html#0
 
Il corso si articola in 6 lezioni su base settimanale. Le lezioni saranno svolte alternando alcune brevi lezioni teoriche, lezioni pratiche e discussioni di gruppo.
 
Iscrizione
Per iscriversi al corso è necessario che gli studenti  inviino una email alla prof.ssa Maria Spano: maria.spano@unina.it
 
Periodo
IV periodo: 21 Aprile - 8 Giugno
 
Docente
  • Business English

 Il laboratorio di Business English (LBE), prevede un corso di 12 ore su un project work sul tema della pubblicità in lingua inglese, in aule sincrone con il corso di Business Communication della Lousiana Tech University, New Orleans, USA. Pertanto, per questioni di fuso orario, le lezioni si terranno in orari pomeridiani.

Iscrizione

Per presentazione e iscrizioni al corso, si invitano gli studenti a partecipare alla riunione Teams il giorno 4 febbraio ore 17.00 - Codice Team qw9m0y4

NON SI POTRANNO ACCETTARE ISCRIZIONI SUCCESSIVE AL 4 FEBBRAIO 2022

Docente
Obiettivi
Il laboratorio di INVESTMENT BANKING  intende fornire agli studenti applicazioni concrete di valutazione aziendale, analizzate con metodi semplici ma al tempo stesso rigorosi, spingendo lo studente a capire le basi concettuali della valutazione d'azienda. A tal proposito, il laboratorio si pone come complementare a corsi con taglio più teorico, come quelli tipicamente offerti nei corsi di finanza aziendale. La strumentazione analitica richiesta è relativamente semplice, ma si richiede attitudine al ragionamento formale.
 
Contenuti
Attraverso la presentazione di vari business cases, il laboratorio analizza i seguenti temi:
- Il modello di Business dell'impresa
- Posizionamento strategico nell'industria
- Strategie di crescita organica e inorganica
- L'importanza della corretta identificazione delle società comparabili
- Il business plan
- Valutazione attraverso il metodo del Discounted Cash Flow
- Il Costo Medio ponderato del capitale
- L'analisi dei Multipli
- Analisi di Sensitività e simulazioni MonteCarlo
 
Periodo
Dicembre 2021
 
Iscrizione
Per iscriversi al laboratorio è necessario scrivere un'email al Prof. Giovanni Walter Puopolo: giovanniwalter.puopolo@unina.it
 
Docente
Giovanni Walter Puopolo
  • Matlab
Il laboratorio "Matlab" ha l'obiettivo di introdurre gli studenti all'utilizzo dell'omonimo software di calcolo e analisi statistica. Oltre a fornire le nozioni di base del linguaggio di programmazione in Matlab, verranno mostrate alcune applicazioni alla risoluzione e simulazione di modelli di crescita e sviluppo economico, decisioni di consumo e risparmio delle famiglie, e politiche di investimento delle imprese.
 
Periodo
II periodo (a partire dal 4 novembre)
Venerdì - dalle 13:00 alla 17:00 - Aula C3
 
Programma degli incontri
Introduzione all'utilizzo di Matlab I — Introduzione all'utilizzo di Matlab II — Scelte di consumo e risparmio — Teoria del ciclo economico reale — Modelli con concorrenza imperfetta — Modelli autoregressive vettoriali (VARs)
 
Iscrizione
Gli studenti possono registrarsi al laboratorio utilizzando il seguente link: https://classroom.google.com/c/NDY4Nzc2MTc3NTkx/a/NTQ4NzY0NTU1NDcw/details
 
Docenti
Lorenzo Pandolfi - Francisco Queiròs
  • Metodi di Analisi Economica
Il laboratorio "Metodi per l'analisi economica" ha l'obiettivo di mostrare l'applicazione dei principali strumenti di analisi econometrica per l'identificazione di effetti causali a temi di economia, quali ad esempio la definizione degli effetti sul mercato del lavoro delle recenti riforme, dei flussi migratori e delle politiche per la parità di genere.
 
Periodo
I periodo (a partire dal 23 settembre)
Venerdì - dalle 13:00 alla 17:00 - Aula C2
 
Programma degli incontri
Introduzione all'utilizzo di Stata — Household Finance — Il divario retributivo di genere — Economia delle migrazioni — Il salario minimo — Microeconometria per la macroeconomia
  
Iscrizione
Gli studenti possono registrarsi al laboratorio utilizzando il seguente link: https://classroom.google.com/c/NDY4Nzc2MTc3NTkx/a/NTQ4NzY0NTU1NDcw/details
 
Docenti
  • Sistema Fiscale Italiano e Riforma dell'IRPEF
  • Politiche per il Mezzogiorno
  • Criminalità Organizzata: Effetti Economici ed Azioni di Contrasto

Il laboratorio su Criminalità Organizzata prenderà in esame

(i) gli effetti economici diretti e indiretti delle associazioni criminali,

(ii) le azioni di contrasto poste in essere in Italia,

(iii) la relazione tra corruzione e attività delle associazioni criminali.

I temi saranno presentati partendo dall'analisi dei dati mediante semplici strumenti di indagine.

Periodo
IV periodo: 21 Aprile - 8 Giugno
 
Docenti
Antonio Acconcia e Sergio Beraldo

E' necessario che tutti gli studenti si iscrivano formalmente al corso inviando una email alla prof.ssa Maria Spano: maria.spano@unina.it