I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni e lo studio autonomo di eventuali testi di riferimento in preparazioneall’esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell’università attribuibile al docente del corso o al relatore
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Appunti di Scienze economiche e aziendali - Università degli Studi del Sannio

Esame Statistica

Facoltà Scienze economiche e aziendali

Dal corso del Prof. G. Santucci

Università Università degli Studi del Sannio

Appunti esame
Formulario in formato PDF formule di statistica descrittiva. Utile per il superamento dell'esame di Statistica. Formule scritte in ordine di argomenti in più dalla più semplice alla più complessa solo di statistica descrittiva.
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Esame Diritto del lavoro

Facoltà Scienze economiche e aziendali

Dal corso del Prof. M. Pisco

Università Università degli Studi del Sannio

Appunti esame
Appunti sulla lezione di Diritto del lavoro con argomento la libertà sindacale. Appunti utili se il libro di riferimento è il Breviario di diritto del lavoro quattordicesima edizione anno 2023 di Antonio Vallebona.
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Esame Diritto del lavoro

Facoltà Scienze economiche e aziendali

Dal corso del Prof. G. Santucci

Università Università degli Studi del Sannio

Appunti esame
Appunti del corso di Diritto del lavoro sulla lezione con argomento la repressione della condotta sindacale. Utili se il testo di riferimento é il Breviario di diritto del lavoro quattordicesima edizione anno 2023.
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Riassunto per l'esame di Istituzione di diritto pubblico, basato sul corso e sullo studio autonomo del libro consigliato da Prof. Forte Pierpaolo: Istituzioni di diritto pubblico, Modugno . Università degli Studi del Sannio, facoltà di Scienze economiche e aziendali. Scarica il file in PDF!
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Esame Economia delle aziende di credito

Facoltà Scienze economiche e aziendali

Dal corso del Prof. E. Brancaccio

Università Università degli Studi del Sannio

Appunti esame
Appunti di Economia delle aziende di credito. Il testo illustra il rischio di mercato e le sue misurazioni (VaR), gli approcci standard e interni, i limiti del VaR e la gestione del deterioramento del credito nelle diverse fasi del rapporto banca-cliente.
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Esame Economia delle aziende di credito

Facoltà Scienze economiche e aziendali

Dal corso del Prof. E. Brancaccio

Università Università degli Studi del Sannio

Appunti esame
Appunti di Economia delle aziende di credito. Il testo descrive la raccolta bancaria diretta e indiretta, gli strumenti principali (conti, depositi, obbligazioni), i rischi connessi, la raccolta all’ingrosso e il ruolo della BCE nel finanziamento delle banche.
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Esame Economia delle aziende di credito

Facoltà Scienze economiche e aziendali

Dal corso del Prof. E. Virguti

Università Università degli Studi del Sannio

Appunti esame
Appunti di Economia delle aziende di credito. Il testo analizza l’evoluzione dell’attività bancaria, i modelli di intermediazione e i rischi connessi, evidenziando il ruolo della regolamentazione e l’adattamento delle banche ai mercati finanziari.
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Riassunto per l'esame di Politica economica, basato sul corso e sullo studio autonomo del libro consigliato da Prof. Garau Valentino: Scienze delle finanze , Rosen. Università degli studi della Campania "Luigi Vanvitelli", facoltà di Scienze economiche e aziendali. Scarica il file in PDF!
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Esame Marketing

Facoltà Scienze economiche e aziendali

Dal corso del Prof. C. Rizzo

Università Università degli studi di Torino

Appunti esame
Appunti lezioni 1-2-3 di Marketing Business sulla Intelligence e Data Science. Introduzione alla Business Intelligence e Data Science. Negli ultimi anni le aziende raccolgono enormi quantità di dati (dati di vendita, anagrafici, web, ecc.) e devono usare strumenti analitici per trasformarli in conoscenza utile. La Business Intelligence (BI) comprende processi e strumenti dedicati alla gestione dei dati aziendali e alla produzione di report e dashboard che supportano le decisioni dei manager. La BI si concentra essenzialmente sull’analisi descrittiva del passato: calcola indicatori chiave (KPI) e mostra trend storici attraverso report chiari e grafici intuitivi. La Data Science, invece, si occupa di estrarre conoscenza dai dati con tecniche avanzate, puntando soprattutto sulle previsioni future. Un data scientist utilizza linguaggi di programmazione, machine learning e algoritmi complessi per costruire modelli predittivi e stimare fenomeni futuri a partire dai dati storici. In breve, BI e Data Science rappresentano due approcci complementari nel mondo analytics: la BI fornisce una fotografia del passato per supportare decisioni immediatamente operative, mentre la Data Science estende l’analisi verso metodi predittivi e algoritmi di apprendimento automatico. Spesso il lavoro di data science parte dai risultati della BI: i dashboard prodotti dai sistemi BI evidenziano pattern e indicatori utili che i data scientist possono utilizzare per sviluppare modelli predittivi più raffinati.
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