MASTER

BLENDED

Master in Data Science e AI nei Mercati dei Capitali

5 mesi di formazione operativa su algoritmi e finanza quantitativa in collaborazione con Euronext Academy.

Un percorso d'eccellenza in collaborazione con il gruppo di Borsa Italiana per dominare i dati finanziari, trasformando l'esclusiva conoscenza dei mercati europei in modelli reali di trading e risk management

59 ore

Durata

Blended

(In presenza a Milano e Online)

23 novembre 2026

Data inizio

€ 6.500

IVA incl.

Rateizzazione disponibile

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IL MASTER

Negli ultimi anni la digitalizzazione e la crescente disponibilità di dati hanno trasformato profondamente i capital markets. Questo Master nasce per fornire competenze chiave in Data Science e AI, necessarie per comprendere, analizzare e anticipare le dinamiche dei mercati finanziari.

59 ore totali distribuite su 5 moduli formativi dove impari ad applicare l'intelligenza artificiale e l'analisi dei dati per anticipare le dinamiche dei mercati e sviluppare soluzioni innovative per il trading, il risk management e la compliance.

Utilizzerai strumenti pratici e casi reali modellati sulle richieste di banche d'investimento, società di gestione del risparmio, trading venues e fintech, affrontando un percorso tecnico-operativo immediatamente spendibile nel mondo del lavoro.

Filippo Arcieri

Portfolio Manager & Professor

Il docente

Portfolio manager specializzato nel reddito fisso con esperienza di investimento in obbligazioni corporate investment grade e high yield a New York e Londra.


È stato membro del comitato ESG per gli investimenti sostenibili.Attualmente è professore a contratto di Portfolio Management e Financial Markets presso La Sapienza di Roma .

Attualmente è professore a contratto di Portfolio Management e Financial Markets presso l'Università La Sapienza di Roma (Facoltà di Economia, Dipartimento di Matematica).

La sua esperienza operativa diretta nei mercati garantisce che i contenuti del corso siano allineati con le pratiche reali utilizzate quotidianamente da portfolio manager e analisti, e con le competenze effettivamente richieste dai datori di lavoro nel settore fixed income.

Metodo didattico

Il percorso bilancia analisi di mercato, teoria essenziale e pratica operativa per fornirti un metodo di lavoro solido e concreto sul campo.

30%

Analisi mercati

Studio degli attori, della microstruttura dei mercati e dell'informativa finanziaria in tempo reale.

20%

Teoria essenziale

Fondamenti di Statistical Learning, Machine Learning e framework normativi come MiFID II e AI Act.

50%

Pratica operativa

Esercitazioni su dataset reali, analisi di portafoglio e sviluppo di un Project Work individuale.

Metodo didattico

Il percorso bilancia analisi di mercato, teoria essenziale e pratica operativa per fornirti un metodo di lavoro solido e concreto sul campo.

Competenze acquisite

Al termine del percorso avrai acquisito competenze avanzate in Data Science Finanziaria, immediatamente spendibili per operare in contesti ad alto tasso tecnologico.

Comprensione dei Mercati e dei Dati

Comprensione solida delle principali dinamiche dei mercati finanziari e del ruolo strategico dei dati in questo ambito.

Analisi e Modellizzazione Pratica

Sviluppo di competenze pratiche nella visualizzazione, modellizzazione e analisi di dati finanziari reali.

Strumenti e Linguaggi di Programmazione

Utilizzo di strumenti matematico-statistici e linguaggi di programmazione fondamentali per la data science applicata alla finanza.

Tecniche di Intelligenza Artificiale

Applicazione di tecniche di intelligenza artificiale per trading, analisi di portafoglio, gestione dei rischi, compliance e controllo di qualità, valutazione delle performance.

Normativa, Sicurezza ed ESG

Comprensione delle principali normative (MiFID II/III, DORA, AI Act, GDPR) e le sfide legate alla sicurezza ed eticità delle applicazioni di intelligenza artificiale, anche dal punto di vista ambientale, sociale e di governance (ESG).

Analista junior o neolaureato in cerca di specializzazione

Lavori in finanza ma ti senti troppo generalista. Nei colloqui per posizioni in asset management o portfolio management ti chiedono di duration, spread analysis, costruzione di portafogli e non hai risposte concrete. Vuoi competenze tecniche specifiche che ti differenziano.

Career switcher verso i mercati finanziari

Gestisci clienti ma quando si parla di obbligazioni vai per approssimazioni. Non sai spiegare perché un bond vale più di un altro o cosa significa quando la Fed cambia i tassi. Vuoi servire clienti sofisticati con competenza tecnica reale.

Career switcher verso i mercati finanziari

Vieni da altri settori e vuoi entrare in asset management, risk management o analisi obbligazionaria. Sai che ti manca l'esperienza operativa che ti rende credibile. Hai bisogno di competenze concrete e dimostrabili.

A chi è rivolto

Un percorso intensivo dedicato a chi vuole governare l'evoluzione tecnologica dei capitali, unendo rigore analitico e capacità di programmazione.

1

Professionisti e Analisti Quantitativi:

Analisti operativi in banche, SGR o fintech e specialisti della finanza quantitativa che vogliono accelerare la carriera ed evitare l'obsolescenza tecnologica.

2

Laureati in Discipline Scientifiche

Profili con un background solido in ingegneria, fisica o matematica che desiderano tradurre la propria preparazione analitica in flussi operativi di Data Science applicati ai mercati reali.

3

Legal & Compliance

Professionisti dell'area legale, avvocati e giuristi d'impresa che necessitano di governare gli aspetti più complessi della regolamentazione finanziaria legata all'AI Act, a MiFID e a DORA

A chi è rivolto

Un percorso intensivo dedicato a chi vuole governare l'evoluzione tecnologica dei capitali, unendo rigore analitico e capacità di programmazione.

1

Professionisti e Analisti Quantitativi

Analisti operativi in banche, SGR o fintech e specialisti della finanza quantitativa che vogliono accelerare la carriera ed evitare l'obsolescenza tecnologica.

2

Laureati in Discipline Scientifiche

Profili con un background solido in ingegneria, fisica o matematica che desiderano tradurre la propria preparazione analitica in flussi operativi di Data Science applicati ai mercati reali.

2

Legal & Compliance

Professionisti dell'area legale, avvocati e giuristi d'impresa che necessitano di governare gli aspetti più complessi della regolamentazione finanziaria legata all'AI Act, a MiFID e a DORA

PROGRAMMA

Dalla microstruttura dei mercati alla consegna degli algoritmi: un percorso tecnico-operativo per dominare Python, il Machine Learning e la regolamentazione finanziaria internazionale.

3

Moduli

formativi

3

Macro-aree

tematiche

60

Ore di formazione live

Sequenza del percorso

Il corso segue una progressione logica che ti porta dai fondamenti alla pratica operativa avanzata.

STEP 1

Market Awareness

Comprensione della struttura dei mercati e dei flussi informativi.

STEP 2

Technical Core

Padronanza di Python e delle metodologie di Machine Learning.

STEP 3

AI Application

Implementazione di algoritmi per il trading e l'analisi di portafoglio.

STEP 4

Governance & Safety

Focus su etica, regolamentazione e sicurezza dell'AI.

STEP 5

Project work finale

Sviluppo e presentazione del Project Work presso Borsa Italiana.

Dettaglio moduli

Al termine del percorso avrai acquisito competenze operative concrete nei mercati privati e negli strumenti di debito e capitale, immediatamente spendibili in contesti professionali e durante colloqui di selezione.

01 Introduzione ai Mercati dei Capitali (4h)

Analizzerai gli attori, gli strumenti e la microstruttura del mercato, comprendendo come fluiscono i dati tra le diverse trading venues.

Cosa porterai a casa:

La piena padronanza della catena del valore dei dati finanziari e la capacità di interpretare le dinamiche di prezzo in contesti istituzionali.

02 Fondamenti di Data Science (12h)

Studio intensivo di Statistical Learning, Machine Learning e Deep Learning applicati ai dataset finanziari tramite Python e Pandas.

Cosa porterai a casa:

L'autonomia tecnica necessaria per pulire, gestire e modellizzare serie storiche complesse, trasformando dati grezzi in input per modelli predittivi.

03 Data Science e Intelligenza Artificiale nel trading e nei mercati finanziari (13h)

Implementazione di algoritmi supervisionati e tecniche di Sentiment Analysis per prevedere i movimenti di mercato e gestire anomalie.

Cosa porterai a casa:

La capacità di costruire e testare una strategia di trading quantitativa end-to-end, comprendendo i rischi legati all'overfitting e alla latenza.

04 Data Science e AI nell’analisi di portafoglio e gestione del rischio (18h)

Ottimizzazione di portafoglio attraverso il Factor Investing e modelli di previsione della volatilità data-driven.

Cosa porterai a casa:

Gli strumenti operativi per costruire portafogli resilienti e sistemi di Early Warning capaci di anticipare scenari di stress dei mercati.

05 AI per la regolamentazione, la conformità e la governance dei dati e l’etica nei mercati finanziari (12h)

Approfondimento su vigilanza, MiFID II/III e gestione dei rischi legati ai sistemi AI secondo gli standard SAFE-AI e DORA.

Cosa porterai a casa:

Un framework normativo solido per sviluppare algoritmi conformi ed etici, requisito indispensabile per operare in istituzioni finanziarie regolate.

I DOCENTI

Impara dai migliori professionisti del settore finanziario con esperienza consolidata nei mercati internazionali.

Nome e Cognome

Job Title

Oltre 20 anni di esperienza nei mercati obbligazionari. Specializzato in gestione di portafogli multi-asset e strategie di investimento.

Nome e Cognome

Job Title

Oltre 20 anni di esperienza nei mercati obbligazionari. Specializzato in gestione di portafogli multi-asset e strategie di investimento.

Nome e Cognome

Job Title

Oltre 20 anni di esperienza nei mercati obbligazionari. Specializzato in gestione di portafogli multi-asset e strategie di investimento.

Agenda

Il calendario completo delle 141 ore di formazione, suddiviso tra sessioni d'aula a Milano e moduli in diretta streaming.

MODULO 1 : 23 Novembre 2026 | 9:00 – 13:00 - In presenza

8:45 | Registrazione e welcome coffee

9:00 | Benvenuto e introduzione al programma

9:15 | Panoramica dei mercati finanziari

  • Attori, strumenti e dinamiche principali
    • Principali attori: investitori istituzionali, retail, market maker, autorità di vigilanza
  • Le principali tipologie di trading venues
  • Struttura dei mercati finanziari: equity, fixed income, derivati, ETF
  • Come funziona la microstruttura dei mercati finanziari
11:15 - 11:30 | Coffee Break

11:30 | Informativa finanziaria e requisiti tecnologici

  • Modalità di ricezione dell’informativa finanziaria: diretta (connessioni proprietarie), indiretta (vendor)
  • Flussi informativi in colocation e importanza della prossimità ai server di mercato
  • Connessione tra trading e informativa: architetture integrate e impatto operativo
  • Requisiti tecnologici: latenza, modalità di connessione per trading algoritmico, sicurezza e affidabilità

12:15 | Informativa finanziaria e obblighi regolamentari

  • Framework normativo Mifid II
  • Obblighi imprese di investimento su Algo trading/HFT e Direct Electronic Access (DEA)
  • Reg. Intermediari su Algo ed HFT  (non so se è ricompreso qui oppure lo fa il vs collega in precedenza essendo un regolamento dell’exchange)

13:00 | Lunch

MODULO 2 : Parte I - 23 Novembre 2026 | 14:00 – 17:00 In presenza

Fondamenti di data science (12h)

14:00 | Introduzione alla data science

  • Data science e artificial intelligence: evoluzione e trend futuri
  • Introduzione ai metodi di data science: statistical learning (es. regressione lineare e logistica); machine learning (es. alberi di classificazione e random forest); deep learning (es. MLP, LSTM, CNN)
  • Esempi applicativi: asset management, credit rating,  cyber risk management.

15:30 - 15:45 | Coffee Break


17:00 | Chiusura giorno 1

MODULO 2 : Parte II - 25 Novembre 2026 | 9:30 – 12:30 Online

9:30 | Analisi dei dati con Python e Pandas

  • DataFrame; Import CSV / Excel; Cleaning dati, Time series handling

11:15 – 11:30 | Coffee Break

  • Use case: prezzi azionari, volumi, ESG scores

12:30 | Chiusura giorno 2

MODULO 2 : Parte III - 30 Novembre 2026 | 9:30 – 12:30 Online

9:30 | Data wrangling

  • Raccolta, pulizia e preparazione dei dati finanziari
  • Importazione e visualizzazione di dati finanziari (es. prezzi storici, volumi, dati macroeconomici

12:30 | Chiusura giorno 3

MODULO 2 : Parte IV - 1 dicembre 2026 | 9:30 – 12:30 Online

9:30 | Data cleaning

  • Gestione dei dati mancanti, normalizzazione, aggregazione
  • Esercitazione: Data wrangling e pulizia con ESG dataset

12:30 | Chiusura giorno 4

MODULO 3 : Parte I - 14 gennaio 2027 | 9:30 – 12:30 Online

9:30 | Introduzione a supervised vs unsupervised learning

  • Concetti chiave: training/test split e K-fold, metriche di valutazione: mean squared error, AUC, RGA e distanze di Cramer

12:30 | Chiusura giorno 5

MODULO 3 : Parte II - 15 gennaio 2027 | 9:30 – 12:30 Online

9:30 | Algoritmi più utilizzati nei mercati finanziari

  • Regressione lineare, regressione logistica
  • Alberi di classificazione e regressione, random forest, support vector machines
  • Reti neurali: feed forward, ricorsive, convoluzionali

12:30 | Chiusura giorno 6

MODULO 3 : Parte III - 20 gennaio 2027 | 10:30 – 17:30 In presenza

10:30 | Trading algoritmico e strategie quantitative

  • Principi base, esempi di strategie semplici (es. moving average crossover, breakout, volatility trading)

11:45 – 12:00 | Coffee Break



12:00 | Dalla teoria alla pratica

  • Come si costruisce una strategia step-by-step
  • Risk management e universo investibile
  • Dati, segnali, backtesting (concetti base)
  • Errori comuni

13:15 | Lunch



14:00 | Esempi pratici

  • Previsione dell’andamento dei prezzi, classificazione della liquidità, rilevamento di anomalie

15:30 – 15:45 | Coffee Break



15:45 | Esempi pratici

Sentiment analysis su news finanziarie, analisi dei social



17:30 | Chiusura giorno 7

MODULO 4 : Parte I - 28 gennaio 2027 | 9:30 – 12:30 Online

9:30 | Introduzione e Fondamenti di Portfolio Analytics

  • Concetti base: asset classes, correlazioni, risk & return, risk premia

11:00 – 11:15 | Coffee Break



11:15 | Portfolio Construction

  • Costruzione portafogli multi-asset, pesatura, ottimizzazione di Markowitz

12:30 | Chiusura giorno 8

MODULO 4 : Parte II - 29 gennaio 2027 | 9:30 – 12:30 - Online

9:30 | Asset Allocation

  • Strategica vs tattica, modelli di allocazione, diversificazione, scenari di mercato

11:00 – 11:15 | Coffee Break



11:15 – 12:30 | AI per la costruzione di portafoglio

  • Limiti di Markowitz
  • Approcci alternativi:
    • risk parity
    • factor investing
  • Introduzione a:
    • ML per asset selection

12:30 | Chiusura giorno 9

MODULO 4 : Parte III - 11 febbraio 2027 | 9:30 – 12:30 Online

9:30 | Risk Management

  • Metriche di rischio: VaR, CVaR, volatilità, stress test, drawdown

11:00 – 11:15 | Coffee Break



11:15 Data science e AI per il risk management

  • Previsione volatilità
  • Early warning signals
  • Anomaly detection nei portafogli

12:30 | Chiusura giorno 10

MODULO 4 : Parte IV - 12 febbraio 2027 | 9:30 – 12:30 Online

9:30 | Performance Analytics & Attribution

  • Benchmarking, contributo asset/fattore, risk-adjusted performance (Sharpe, Information Ratio, alpha)

12:30 | Chiusura giorno 11

MODULO 4 : Parte V (18 febbraio 2027 | 9:30 – 12:30) Online

9:30 | Come la regolamentazione ESG influenza la selezione degli asset e la valutazione del rischio



11:00 – 11:15 | Coffee Break



11:15 | Esercizio pratico

  • La costruzione di un portafoglio, valutazione del rischio, performance attribution e presentazione degli insight

12:30 | Chiusura giorno 12

MODULO 4 : Parte VI (19 febbraio 2027 | 9:30 – 12:30) Online

9:30 | Data driven investing

  • Factor investing (value, momentum, quality)

Uso di dati alternativi:

  • ESG
  • sentiment
  • macro

11:00 – 11:15 | Coffee Break



11:15 | Esercizio pratico



12:30 | Chiusura giorno 13

MODULO 5 : Parte I - 4 marzo 2027 | 9:30 – 12:30 Online

9:30 | Modelli AI per la vigilanza di mercato

  • L’individuazione degli abusi di mercato

11:00 – 11:15 | Coffee Break



11:15 | Analisi delle segnalazioni di transazioni secondo MiFID II/III



12:30 | Chiusura giorno 14

MODULO 5 : Parte II - 5 marzo 2027 | 9:30 – 12:30 Online

9:30 | Qualità dei dati ESG, tassonomia, e aspetti critici della rendicontazione



11:00 – 11:15 | Coffee Break



11:15 | DORA e governance regolamentare dei dati



12:30 | Chiusura giorno 15

MODULO 5 : Parte III - 18 marzo 2027 | 9:30 – 12:30 Online

9:30 | Applicazione dell’AI nella gestione del rischio e la compliance (Es. AML, KYC)



11:00 – 11:15 | Coffee Break



11:15 | Analisi dei dati ESG

  • Impatto sulle decisioni di investimento

12:30 | Chiusura giorno 16

MODULO 5 : Parte IV - 19 marzo 2027 | 9:30 – 12:30 Online

9:30 | Sfide etiche, qualità e rischi dell’AI in finanza

  • Es. OECD, ISO, NIST, AI Act

10:30 – 10:45 | Coffee Break



10:45 | Da AI a SAFE-AI

  • Sicurezza
  • Accuratezza
  • Fairness
  • Esplicabilità

12:00 | Trend futuri

  • Interpretabilità e Sostenibilità

12:30 | Chiusura programma



Esame finale e certificate ceremony – 2 aprile 2027, Euronext (Milano)

Filippo Arcieri

Portfolio Manager & Professor

IL DOCENTE

Portfolio manager specializzato nel reddito fisso con esperienza di investimento in obbligazioni corporate investment grade e high yield a New York e Londra.


È stato membro del comitato ESG per gli investimenti sostenibili.Attualmente è professore a contratto di Portfolio Management e Financial Markets presso La Sapienza di Roma .

IL DOCENTE

IL PARTNER

IL PARTNER

Portfolio manager specializzato nel reddito fisso con esperienza di investimento in obbligazioni corporate investment grade e high yield a New York e Londra.


È stato membro del comitato ESG per gli investimenti sostenibili.Attualmente è professore a contratto di Portfolio Management e Financial Markets presso La Sapienza di Roma .

Attualmente è professore a contratto di Portfolio Management e Financial Markets presso l'Università La Sapienza di Roma (Facoltà di Economia, Dipartimento di Matematica).

La sua esperienza operativa diretta nei mercati garantisce che i contenuti del corso siano allineati con le pratiche reali utilizzate quotidianamente da portfolio manager e analisti, e con le competenze effettivamente richieste dai datori di lavoro nel settore fixed income.

Video recensioni

Impara dai migliori professionisti del settore finanziario con esperienza consolidata nei mercati internazionali.

Nome e Cognome

Job Title

Oltre 20 anni di esperienza nei mercati obbligazionari. Specializzato in gestione di portafogli multi-asset e strategie di investimento.

Nome e Cognome

Job Title

Oltre 20 anni di esperienza nei mercati obbligazionari. Specializzato in gestione di portafogli multi-asset e strategie di investimento.

Starting Finance Business School

La prima community finanziaria in Italia, con oltre 2.500 studenti formati attraverso master, corsi e percorsi di specializzazione progettati da professionisti del settore.

2.500+

STUDENTI FORMATI

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EDIZIONI REALIZZATE

3

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PERCHÈ ISCRIVERSI

Questo Master non è solo un corso tecnico, ma un'immersione nel centro nevralgico della finanza europea, garantendo un'elevata trasferibilità lavorativa.

Centralità nel Mercato

Accesso a un osservatorio privilegiato sull'evoluzione dei mercati nazionali e internazionali.

Qualità Certificata

Academy è parte di Euronext Corporate Solutions, con sistema di gestione qualità conforme allo standard ISO 9001:2015.

Approccio Pragmatico

Metodologie didattiche innovative che trasformano la teoria in competenze operative per il settore finanziario.

Prestigio Istituzionale

Esame finale e consegna dei certificati presso Palazzo Mezzanotte, sede di Borsa Italiana.

Benefici concreti

Il Master trasforma il tuo approccio operativo, consentendo di governare l'intera catena del valore del dato finanziario e di applicare l'intelligenza artificiale con una visione strategica e conforme alle normative.

01

Comprensione dei Mercati e dei Dati

Acquisirai una conoscenza solida delle dinamiche dei mercati finanziari, comprendendo il ruolo strategico e centrale che l'informativa e i dati rivestono in questo settore.

02

Padronanza di Strumenti e Linguaggi

Imparerai a utilizzare gli strumenti matematico-statistici e i linguaggi di programmazione, come Python, indispensabili per la scienza dei dati applicata alla finanza.

03

Analisi Operativa di Dati Reali

Svilupperai competenze pratiche per ripulire, visualizzare, modellizzare e analizzare serie storiche e informazioni finanziarie reali provenienti dai mercati.

04

AI Applicata a Trading e Rischi

Saprai applicare tecniche di intelligenza artificiale per ottimizzare il trading, l'analisi di portafoglio, la gestione dei rischi, la conformità normativa, il controllo di qualità e la valutazione delle performance.

05

Governance, Normativa ed ESG

Imparerai a gestire le sfide di sicurezza ed etica dell'intelligenza artificiale, muovendoti con sicurezza tra le normative europee (MiFID II/III, DORA, AI Act, GDPR) e i criteri di sostenibilità ambientale, sociale e di gestione aziendale (ESG).

06

Materiale Didattico e Certificazione

Riceverai tutto il materiale didattico in formato digitale al termine di ciascuna sessione e, dopo aver superato l'esame finale, otterrai il "Certificato Academy in Data Science e AI nei mercati dei capitali", rilasciato da Euronext Corporate Solutions Italy (certificata ISO 9001:2015 da DNV), requisito valido per l'accesso ai piani formativi finanziati dei Fondi Interprofessionali.

IL PARTNER

IL PARTNER

Academy rappresenta il centro di formazione del Gruppo Euronext, infrastruttura di mercato pan-europea al centro dei capitali dell'Unione.

Academy progetta iniziative focalizzate sull'evoluzione Il suo obiettivo principale è trasformare l'expertise dei mercati dei capitali in programmi di formazione di classe mondiale, rendendoli rilevanti per la comunità finanziaria odierna e futura.

La faculty è il vero punto di forza: un corpo docente d'élite costituito da professionisti del settore, esperti interni a Borsa Italiana e accademici di rilievo. Questa diversità di punti di vista garantisce una preparazione che unisce l'esperienza operativa sul campo alla solidità della ricerca scientifica.

e tecnologica, garantendo un'elevata trasferibilità delle teorie in ambito lavorativo.

Cosa dicono gli studenti

Testimonianze di professionisti che hanno acquisito competenze operative concrete nel fixed income attraverso il nostro percorso formativo.

"Lavoravo già in finanza ma mi sentivo troppo generalista. Nei colloqui per posizioni più qualificate mi chiedevano di curve dei tassi, dot plot della Fed, costruzione portafogli e non sapevo rispondere. Il corso è stato pratico al punto giusto: ogni settimana analizzavamo i mercati con dati realireali. Ora ho le competenze che cercavo."

Sofia P.

FINANCIAL ANALYSIS

"Lavoravo già in finanza ma mi sentivo troppo generalista. Nei colloqui per posizioni più qualificate mi chiedevano di curve dei tassi, dot plot della Fed, costruzione portafogli e non sapevo rispondere. Il corso è stato pratico al punto giusto: ogni settimana analizzavamo i mercati con dati reali. Ora ho le competenze che cercavo."

Anna S.

FINANCIAL ANALYSIS

"Lavoravo già in finanza ma mi sentivo troppo generalista. Nei colloqui per posizioni più qualificate mi chiedevano di curve dei tassi, dot plot della Fed, costruzione portafogli e non sapevo rispondere. Il corso è stato pratico al punto giusto: ogni settimana analizzavamo i mercati con dati reali. Ora ho le competenze che cercavo."

Luca L.

FINANCIAL ANALYSIS

Tutto in un unico spazio

Tutte le lezioni si svolgono sulla nostra piattaforma.

All’interno trovi lezioni registrate, sessioni in diretta con lavagne digitali, materiali didattici, monitoraggio dei progressi e rilascio di certificati e attestati. Ogni attività è centralizzata in un unico ambiente, accessibile da qualsiasi dispositivo.

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€ 6.500

IVA inclusa • Pagamento immediato

Accesso immediato al percorso formativo

Nessun costo aggiuntivo o interesse

Procedura semplice e veloce

Pagamento sicuro e protetto

RATEIZZAZIONE

fino a 24

rate

3 o 4 rate mensili

Pagamenti automatici • Approvazione immediata

Fino a 24 rate

3 rate senza interessi oppure 6, 12, 24 con interessi*

* Le opzioni di rateizzazione sono soggette ad approvazione. Per le rate con interessi, il TAEG varia in base al piano scelto e verrà comunicato durante il processo di pagamento direttamente nella piattaforma dell'ente che lo eroga.

PRESTITO PER MERITO

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INFO AGGIUNTIVE

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Nessuna garanzia patrimoniale

La valutazione si basa sul merito accademico e professionale, senza richiedere garanzie patrimoniali

Tassi agevolati

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Rimborso flessibile

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Supporto dedicato

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OPZIONE 1

Prenota una

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Per verificare la coerenza tra contenuti del corso e obiettivi professionali o ricevere chiarimenti su struttura didattica, prerequisiti e modalità operative.

OPZIONE 2

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DOMANDE FREQUENTI

Tutto quello che devi sapere prima di iscriverti al master.

È necessaria esperienza pregressa nella programmazione per partecipare?

Non è richiesta una conoscenza approfondita dei linguaggi di programmazione o della scienza dei dati, poiché il percorso fornisce l'autonomia tecnica necessaria per pulire e gestire le serie storiche tramite Python e Pandas. Tuttavia, è richiesta una buona familiarità con i concetti base di statistica, analisi dei dati e mercati finanziari per assimilare al meglio i modelli trattati.

Come funziona il Project Work finale?

Si tratta di un progetto individuale affidato ai partecipanti parallelamente alle lezioni finali di marzo 2027. I docenti rilasceranno una lista di tematiche reali su cui elaborare l'analisi. Il Project Work sviluppato verrà poi presentato ufficialmente in presenza a Milano durante la giornata d'esame conclusiva del 2 aprile 2027 di fronte alla commissione d'aula.

Il certificato rilasciato è riconosciuto e valido per la formazione finanziata?

Sì. Al superamento dell'esame viene rilasciato il "Certificato Academy in Data Science e AI nei mercati dei capitali", emesso da Euronext Corporate Solutions Italy. L'azienda opera con un sistema di gestione della qualità conforme allo Standard ISO 9001:2015 certificato da DNV (settore IAF 37), soddisfacendo così i requisiti formali per richiedere il finanziamento del corso tramite i Fondi Paritetici Interprofessionali.

Qual è la quota di partecipazione e cosa include?

La quota d'iscrizione individuale è di € 6.500 (IVA inclusa). Il costo comprende l'accesso a tutte le lezioni (in presenza e online) e tutto il materiale didattico in formato digitale, che verrà rilasciato dopo ciascuna sessione formativa.

Qual è il livello di lingua inglese richiesto?

Per seguire con profitto il Master, è necessario possedere una solida conoscenza della lingua inglese (livello B2 consigliato).