Studying at the University of Verona
Here you can find information on the organisational aspects of the Programme, lecture timetables, learning activities and useful contact details for your time at the University, from enrolment to graduation.
Type D and Type F activities
Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.
1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona
Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).
Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.
2. Attestato o equipollenza linguistica CLA
Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:
- Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
- Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.
Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.
Modalità di inserimento a libretto: richiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it
3. Competenze trasversali
Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.
4. Contamination lab
Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D o F. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona
ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.
PROCEDURA PER IL RICONOSCIMENTO DELL'ATTIVITA' LAVORATIVA COME CREDITI DI STAGE
Come previsto da delibera del collegio didattico di Matematica e Data Science n°8 -23/24, lo studente che intende farsi riconoscere ore di attività lavorativa come crediti di stage, prima dell'inizio dell'attività, è tenuto ad inviare all'indirizzo mail della segreteria studenti e in copia conoscenza alla commissione pratiche studenti (paolo.daipra@univr.it, luca.dipersio@univr.it, barbara.gaudenzi@univr.it) esplicita richiesta. Nella richiesta va specificato il tipo di attività, nome dell’azienda e sede lavorativa e ore/crediti di cui si sta chiedendo il riconoscimento.
Affinché l'attività sia riconoscibile è d'obbligo che si sia svolta durante gli anni di iscrizione al corso di studi. Una volta accertata la coerenza tra l'attività lavorativa in essere e gli obiettivi del corso, lo studente riceverà tempestiva comunicazione dalla commissione pratiche studenti con in copia conoscenza la segreteria.
Al termine del periodo lavorativo stabilito, lo studente invia alla segreteria studenti la seguente documentazione:
- relazione finale dettagliata che viene inoltrata alla commissione per l’approvazione finale (firmata dallo studente e da un referente aziendale);
- una dichiarazione del legale rappresentante dell'azienda/ente e/o documentazione atta a dimostrare la tipologia di attività professionale e l'impegno orario ad essa dedicato.
La segreteria studenti provvederà all'invio della documentazione ricevuta alla commissione pratiche studenti e alla registrazione dei CFU (taf F ed eventuali ulteriori crediti taf D) deliberati dalla commissione stessa.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto valide per l'a.a. 2024/25
years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
1° 2° | Elements of Cosmology and General Relativity | D |
Claudia Daffara
(Coordinator)
|
1° 2° | Introduction to quantum mechanics for quantum computing | D |
Claudia Daffara
(Coordinator)
|
1° 2° | Python programming language [English edition] | D |
Carlo Combi
(Coordinator)
|
1° 2° | APP REACT PLANNING | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinator)
|
years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
1° 2° | Python programming language [Edizione in italiano] | D |
Carlo Combi
(Coordinator)
|
1° 2° | Programming Challanges | D |
Romeo Rizzi
(Coordinator)
|
1° 2° | Protection of intangible assets (SW and invention)between industrial law and copyright | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinator)
|
years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
1° 2° | Mathematics mini courses |
Giacomo Albi
(Coordinator)
|
Mining Massive Datasets (2024/2025)
Teaching code
4S009068
Teacher
Coordinator
Credits
6
Also offered in courses:
- Mining Massive Datasets of the course Master's degree in Data Science
Language
English
Scientific Disciplinary Sector (SSD)
ING-INF/05 - INFORMATION PROCESSING SYSTEMS
Period
Semester 2 dal Mar 3, 2025 al Jun 13, 2025.
Courses Single
Authorized
Learning objectives
The course aims to present the main algorithmic solutions for the analysis and extraction of information from large amounts of data. Particular emphasis is given to distributed approaches and parallel algorithms. At the end of the course the student has to show to have acquired the following skills:
- the knowledge necessary for the design of algorithms for the analysis of unstructured data and the interpretation of the results
- ability to develop cost/benefit analysis of the developed data analysis models
- ability to compare different data analysis techniques, choosing the most suitable among them according to the available computing resources and to design innovative solutions appropriately
- acquisition of the basis for continuing your studies independently in the context of developing advanced analyzes of large amounts of data.
Prerequisites and basic notions
Python programming; computational complexity basics
Program
- Data Mining introduction
- Finding Similar Items
- Mining Data Streams
- Frequent Itemsets
- Clustering
- Recommendation Systems
- Mining Social-Network Graphs
Bibliography
Didactic methods
Lectures in the classroom
Learning assessment procedures
Examination consists of a project and the corresponding documentation. The project aims at verifying the comprehension of course contents and the capability to apply these contents in the resolution of a problem.
Evaluation criteria
The project topic is agreed with the teacher and focus on specific case studies. The project includes the performance evaluation for different input sizes, and the evaluation of the implementation alternatives. After the evaluation of the project documentation, the student may give an oral exam where the details of the project are discussed.
Criteria for the composition of the final grade
The grade is based on the evaluation of both the material provided and the student's autonomy
Exam language
English