Professione: Analista di dati finanziariLa formazione postlaurea per fare questo lavoro

Introduzione

L'analista di dati finanziari è una figura professionale che si occupa principalmente di raccogliere e analizzare i dati relativi agli eventi finanziari di un'azienda. In particolare, l'analista di dati finanziari è responsabile di interpretare i dati e le tendenze del mercato finanziario, monitorare le attività finanziarie di un'azienda, elaborare report sulle performance finanziarie e identificare potenziali rischi per l'azienda. L'analista di dati finanziari utilizza strumenti tecnologici e metodologie statistiche avanzate per raccogliere e analizzare i dati finanziari. In particolare, si occupa di analizzare le informazioni contenute nei bilanci e nel conto economico, di individuare le tendenze dei mercati finanziari e di fare previsioni sulle performance future dell'azienda. Essere un analista di dati finanziari richiede un'accurata comprensione dei principi contabili e finanziari, nonché una conoscenza approfondita di software tecnologici utilizzati per l'analisi dei dati. Altri importanti skills necessarie sono la capacità di lavorare in team e di gestire progetti, l'attenzione ai dettagli e la capacità di prendere decisioni strategiche in base ai dati analizzati. L'analista di dati finanziari è spesso impiegato in banche, società di investimento o società di consulenza professionale, ma anche altre aziende che hanno bisogno di un'analisi accurata dei loro rischi finanziari e delle performance del loro business. In sintesi, la carriera di un analista di dati finanziari è una professione stimolante e gratificante per coloro che hanno l'esperienza e le competenze giuste per svolgere con successo la loro attività.

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SALVATI [ 0 ]

Master in Analisi Dati per la Business Intelligence e Data Science

Il Master dell’Università di Torino forma professionisti specializzati nell’utilizzo di tecniche di Data Science fornendo strumenti e competenze su metodologie di Data Quality e Data Management, di Analisi Statistica dei Dati, di Modellazione (Analytics), Segmentazione e Scoring.