Statistica, scienze bancarie o ingegneria matematica?

[Ciao600]

Tra poche settimane, una volta terminata la maturità al liceo scientifico, dovrò scegliere la facoltà universitaria a cui iscrivermi. Sono abbastanza convinto di voler frequentare una facoltà ad indirizzo economico e/o statistico data la mia propensione per la matematica ma anche e sopratutto il fatto che il mondo dell'economia ha da un paio di anni a questa parte esercitato un certo fascino su di me.
Le facoltà che mi interessano sono:
- scienze statistiche ed economiche in Bicocca. Dal programma degli esami sembra fornire le giuste basi matematiche senza trascurare il settore economico scripto sensu. Ho letto qualche post qui sul forum in cui venivano sconsigliate facoltà di economia e statistica miste ma non ho ben compreso il perchè. Vale lo stesso anche in questi caso? Rispetto alla laurea in Statistica e gestione delle informazioni del medesimo Ateneo quali differenze presenta? Una volta terminata questa triennale mi iscriverei alla magistrale di Data Science del medesimo Ateneo.
- economia delle banche, delle assicurazioni e degli intermediari finanziari in Bicocca. Rispetto alla facoltà di cui sopra ha molti più esami relativi all'ambito giuridico e aziendale e pochi relativi a quello matematico-statistico e questa cosa mi fa un po' storcere il naso. D'altra parte credo che forse avrei basi più solide nel caso volessi iscrivermi alla magistrale di Finance and economics in Statale o il corrispondente International Economics in Bicocca (o sbaglio?).
- ingegneria matematica al Politecnico di Milano. Tra le tre facoltà è quella che più mi spaventa dal punto di vista della difficoltà e inoltre ha anche alcuni esami di chimica e fisica che preferirei evitare (nonostante sia bravo in entrambe). Finita la triennale sarei intenzionato a fare la magistrale di ingegneria matematica specializzandomi in ambito finanziario.

Attualmente sono propenso in pari misura ad iscrivermi ad una qualsiasi delle tre. Ingegneria matematica promette di fatto un lavoro assicurato (100% di occupati ad un anno dalla laurea magistrale secondo le ultime indagini). Data Science è osannato da tutti perché prepara al lavoro "più sexy" dei prossimi anni. Finance and economics (o international economics) la vedo come una delle facoltà più incerte dal punto di vista della figura professionale in sé (detto terra terra, che lavoro farò una volta conseguita la laurea?) ma è allo stesso tempo la facoltà che più mi intriga perché è quella più collegata all'ambito finanziario propriamente detto.

Quali sono i vostri consigli?

[Andrea_bss]

Ciao, io sono in una situazione molto simile alla tua...
La matematica è una delle materie che più preferisco, l'economia mi è sempre piaciuta e sono molto affascinato dalla Statistica...
La cosa che più mi preoccupa della facoltà di Statistica è l'eventuale lavoro che, se tutto va bene, dovrei andare a svolgere. Sono una persona piuttosto persuasiva ed intrapendente, mi piace tessere relazioni di ogni tipo e sono consapevole che se rimanessi chiuso 12 ore in un ufficio davanti ad un PC, la mia produttività scenderebbe vertiginosamente.
La facoltà di Economia e Finanza, invece, potrebbe indirizzarmi verso qualcosa di più adeguato alla mia persona però, stando ai dati, non offre grandi opportunità lavorative ed uscirei con una preparazione quantistica inferiore.
Mi è stato consigliato di fare Statistica + un MSc in Management, ma non so quanto sia fattibile ed utile.

[Injuria]

Feci la magistrale in statistica in Bicocca, però ormai è passato del tempo e sono cambiate delle cose. La tendenza già all'epoca era quella di diversificare la formazione all'interno di percorsi a scelta che avrebbero dovuto corrispondere ad impieghi in settori diversi. Questo perché è ormai impossibile costruire una magistrale omnicomprensiva delle numerose applicazioni della statistica. In riguardo a questo tema ho già espresso delle opinioni in altre discussioni. Sottolineo, sono opinioni non consigli, è un punto di vista, ognuno poi deve decidere secondo sue valutazioni personali.

Data Science è osannato da tutti perché prepara al lavoro "più sexy" dei prossimi anni.

Quella ormai è una sentenza datata peraltro travisata ad arte: la disse Hal Varian credo nel 2009 o addirittura prima. "Statistician" diventò "data scientist" e "decade" diventò "century". Dunque secondo le sue previsioni dovremmo essere ormai allo scadere del momento sexy degli statistici. In realtà questo momento sexy in Italia non è mai arrivato e probabilmente non arriverà mai, lui parlava del mercato americano ed in particolare californiano, pianeti diversi.
Intendiamoci, statistica rimane un'ottima facoltà con ottime possibilità di lavoro e di crescita, ma le prospettive non sono nemmeno lontanamente paragonabili ai paesi anglosassoni e del nord Europa.

[Intermat]

In realtà questo momento sexy in Italia non è mai arrivato e probabilmente non arriverà mai, lui parlava del mercato americano ed in particolare californiano, pianeti diversi.
Intendiamoci, statistica rimane un'ottima facoltà con ottime possibilità di lavoro e di crescita, ma le prospettive non sono nemmeno lontanamente paragonabili ai paesi anglosassoni e del nord Europa.

In realtà nell'ultimo anno su LinkedIn sono aumentate (ad occhio, non ho dati) le offerte di lavoro di tipo "data scientist", "machine learning" e simili, in Italia. All'estero (ad esempio qui a Londra) sono abbastanza richiesti. Insomma se la statistica piace è un buon investimento.

Concordo che "data scientist" vuol dire tutto e nulla (c'è chi si immagina un esperto di informatica e chi un matematico) ma, in generale, rispetto alla statistica servono competenze (tipicamente) più avanzate di informatica. In particolare gestione dei database e del calcolo parallelo. Questo se si vuole provare a gestire i "big data".

[Injuria]

In realtà nell'ultimo anno su LinkedIn sono aumentate (ad occhio, non ho dati) le offerte di lavoro di tipo "data scientist", "machine learning" e simili, in Italia.

Probabilmente sono aumentate le denominazioni "data scientist" negli annunci. I numeri dicono che si vola un po' basso rispetto ad altri paesi avanzati. Tanto per fare un raffronto, nell'ultimo mese sono state aperte su LinkedIn 33 nuove posizioni denominate "data scientist" in Italia (di cui 29 a Milano), 566 in California, 393 in UK, 207 in Germania, 144 in Francia ed 87 in Olanda. Ognuno tragga le sue conclusioni.

All'estero (ad esempio qui a Londra) sono abbastanza richiesti

Appunto, Londra non è l'Italia...e forse non è nemmeno il Regno Unito.

in generale, rispetto alla statistica servono competenze (tipicamente) più avanzate di informatica. In particolare gestione dei database e del calcolo parallelo. Questo se si vuole provare a gestire i "big data".

Approccio tipicamente ingegneristico, come ci siamo detti in altri post le competenze informatiche sono necessarie, ma non centrali, nel senso che il data scientist non deve risolvere problemi tecnici che riguardano l'acquisizione e lo stoccaggio di dati grezzi.
Qui un bell'articolo dove spiega la differenza fra data scientist e data engineer.
https://www.datacamp.com/community/blog ... gs.Hwksr7Y

Insomma se la statistica piace è un buon investimento.

Sono d'accordo, ma la strada del data scientist non è l'unica, in Italia oltre a non essere l'unica è pure meno remunerativa di altre collocazioni per statistici come l'attuariato od il risk management.

[Ciao600]

Innanzitutto vi ringrazio per i consigli.
Ora che ho terminato la maturità ho avuto più tempo per confrontare bene il programma di studio delle tre facoltà e sono giunto ad escludere economia bancaria perché povera di esami di matematica e/o statistica e ricca invece di esami di tipo giuridico.
Rimangono ingegneria matematica (polimi) e scienze statistiche ed economiche (bicocca).
Attualmente sono due le cose che mi fanno propendere maggiormente per la seconda scelta:
- la laurea magistrale in Mathematical Engineering è interamente in lingua inglese e quest'ultima non è mai stata il mio forte, in parte per la minore importanza che le ho attribuito rispetto ad altre materie e in parte a causa di un prof che durante i 5 anni di liceo si è dimostrato incapace di fare lezione in una classe. Sarò in grado, cercando di aumentare le mie abilità linguistiche durante i tre anni a venire, di dare degli esami universitari in inglese?
Ho ovviamente considerato la possibilità di frequentare la magistrale di ingegneria matematica al PoliTo dove il corse è erogati quasi interamente in italiano, ma mi chiedo: vale veramente la pena andare a studiare in un altra città (con tutti i problemi che ne derivano) mentre a meno di un ora di tempo si hanno polimi e Biccoca?
- la triennale in scienze statistiche ed economiche lascia più opportunità di scelta in seguito mentre ingegneria matematica mi vincola alla facoltà di ingegneria matematica.

Dite che i miei dubbi sono fondati o che conviene in ogni caso scegliere ingegneria matematica nonostante le difficoltà legate all'inglese che potrei incontrare perché fornisce un titolo di studi più spendibile in ambito lavorativo? O che anche quest'ultima considerazione solo frutto di un mio pregiudizio?

[snake-16]

L'inglese in finanza e' fondamentale , devi saperlo assolutamente. (Ma ormai penso in tutti i campi).

Tra le due penso sia meglio ingegneria matematica che in magistrale ha la scelta del curriculum uno a indirizzo statistica e l'altro a finanza matematica. E in ogni caso tiene aperte anche altri campi lavorativi.

Se uno comunque vuole andare sul sicuro nel campo finanziario e' consigliabile la bocconi, ma dipende anche dalle varie situazioni economiche

[Ciao600]

L'inglese in finanza e' fondamentale , devi saperlo assolutamente. (Ma ormai penso in tutti i campi).

Questo lo so, è solo che credo ci sia una bella differenza tra il fare mediamente bene le verifichine di inglese del liceo e il dare (e quindi studiare) in inglese degli esami già di per sé abbastanza difficili. Non so se sarò in grado.
Opinioni da chi ha affrontato cdl in inglese? Com'era il suo livello di preparazione?

Se uno comunque vuole andare sul sicuro nel campo finanziario e' consigliabile la bocconi, ma dipende anche dalle varie situazioni economiche

Bocconi già esclusa per motivi economici. Inoltre le iscrizioni sono già terminate.

Tra le due penso sia meglio ingegneria matematica che in magistrale ha la scelta del curriculum uno a indirizzo statistica e l'altro a finanza matematica. E in ogni caso tiene aperte anche altri campi lavorativi.

Più che altro sono intenzionato già da ora a fare anche una specialistica che fornisce certamente un titolo più spendibile in ambito lavorativo.
Posso sapere i motivi che ti spingerebbero a scegliere ing. mtm al posto di economia e statistica?

[snake-16]

Permetto che io studio finanza in cattolica e nessuno dei due corsi sopracitati

Perche un ingegnere matematico che esce bene dal politecnico di milano puo avere strade aperte ovunque.

Non solo nella finanza

[Raptorista]

Posso dare una risposta solo parziale perché non ho fatto l'indirizzo in finanza o in statistica.

La cosa che dovresti tenere bene a mente è che i corsi che stai valutando non sono strade alternative per raggiungere lo stesso risultato, ma preparano due figure professionali diverse con competenze molto diverse.
Ingegneria matematica indirizzo finanza prepara molto in direzione della finanza quantitativa. Non ne so abbastanza per dire di più, ma è una cosa che richiede un certo livello di matematica, di gran lunga di più di quanta insegnata in un corso di economia o di statistica, perché entrano in gioco equazioni potenzialmente toste e non banali.
La scelta dovrebbe quindi essere mirata al tipo di competenze che vuoi acquisire.

L'inglese non è veramente un problema perché se ti fai mettere sotto dall'inglese allora non so se ce la puoi fare a ingegneria matematica; la questione della flessibilità credo sia l'esatto opposto di quello che dici, perché con una triennale in ingegneria matematica puoi fare più o meno qualunque cosa, e anche con una specialistica hai comunque molte porte aperte perché hai appreso un sacco di conoscenze trasversali che si possono applicare a molte cose diverse.