Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Calendario accademico
Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.
Calendario didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
Periodo | Dal | Al |
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I semestre | 1-ott-2024 | 31-gen-2025 |
II semestre | 3-mar-2025 | 13-giu-2025 |
Calendario esami
Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria Corsi di Studio Scienze e Ingegneria.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali
Docenti
Piano Didattico
Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Sarà attivato nell'A.A. 2025/2026
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Tipologia di Attività formativa D e F
Insegnamenti non ancora inseriti
Programming and database (2024/2025)
Codice insegnamento
4S009064
Crediti
12
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Corsi Singoli
Autorizzato
L'insegnamento è organizzato come segue:
Programming
Crediti
6
Periodo
I semestre
Docenti
Non ancora assegnato
Database
Crediti
6
Periodo
II semestre
Docenti
Elisa Quintarelli
Obiettivi di apprendimento
Il corso si articola come segue [Modulo Programmazione] Scopo del modulo è fornire competenze e conoscenze in programmazione in Python, dando i concetti di base di algoritmo con particolare riferimento all’utilizzo del linguaggio Python (sintassi, strutture dati, data import/export in Python, data visualization in Python) e sue applicazioni in ambito data science [Modulo di Basi di dati] Il corso si propone di fornire le competenze necessarie per la progettazione e analisi dei dati in funzione dei requisiti con riferimento a diversi contesti applicativi e nell'ambito del processo di produzione di sistemi software; per la gestione e fruizione efficace ed efficiente dei dati e per lo studio di un sistema per la gestione di basi di dati relazionali al fine di creare, gestire e interrogare basi di dati e data warehouse. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di: 1.saper sviluppare codice Python per risolvere esempi concreti 2.conoscere sintassi e semantica del linguaggio utilizzato 3.saper manipolare e visualizzare dati usando librerie come Numpy, Pandas e Matplotlib 4.conoscere le basi di: gestione di basi di dati; architettura e funzionalità di un sistema per la gestione di basi di dati; concetti di indipendenza fisica, indipendenza logica, persistenza, concorrenza, affidabilità, interrogazione e aggiornamento di una base di dati; vantaggi di un sistema per la gestione di basi di dati rispetto al file system di un sistema operativo 5.saper progettare concettualmente basi di dati, e.g., modelli concettuali per il progetto dei dati; il modello Entità-Relazione (E-R); elementi del modello E-R: entità, attributi, relazioni, gerarchie di generalizzazione e vincoli di cardinalità; lo schema concettuale di una base di dati 6.conoscere le basi della progettazione logica di una base di dati: modelli dei dati per i sistemi di gestione di basi di dati; il modello relazionale; definizioni di relazione, vincoli di integrità e schema relazionale; lo schema logico di una base di dati; regole per la traduzione di schemi concettuali in schemi relazionali 7.comprendere i meccanismi di interazione con una base di dati: introduzione ai linguaggi per la definizione, modifica e interrogazione di una base di dati; l’algebra relazionale; ottimizzazione di espressioni dell'algebra; il linguaggio SQL; il costrutto di selezione (Select-From-Where), interrogazioni nidificate, ordinamento e raggruppamento dei dati in SQL; il concetto di vista 8.saper progettare concettualmente e logicamente un data warehouse dopo aver integrato i dati (approcci GAV E LAV) e conoscere la differenza tra procedure OLTP e OLAP 9.conoscere le principali caratteristiche dei nuovi modelli NoSQL e saper scegliere quale modello scegliere in base all'applicazione da sviluppare
Modalità di verifica dell'apprendimento
Per superare l'esame gli studenti devono:
- completare un progetto Python che illustri i fondamenti della Data Science insegnati durante il primo semestre
- superare un esame orale che verificherà la conoscenza del progetto sopra citato e le competenze generali di programmazione
- [OPZIONALE] sostenere una prova scritta di metà corso.
- Superare una prova scritta di due ore, eventualmente integrata da un orale a discrezione del docente, contenente alcune domande aperte di teoria, un esercizio sulla progettazione concettuale (modello E-R o schema DFM) e logica (modello relazionale) di una base di dati, e alcuni esercizi su interrogazioni in SQL su una base di dati assegnata.
Criteri di valutazione
Per superare l'esame gli studenti dovranno dimostrare di:
- aver compreso i concetti che stanno alla base della teoria delle basi di dati relazionali e dei data warehouse e della loro progettazione;
- essere in grado di esporre le proprie argomentazioni in modo preciso e organico;
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di domande ed esercizi.
Il voto dello scritto sarà fino ad un massimo di 33 punti (30 e Lode).
Il voto finale sarà la media dei voti ottenuti nelle parti di Programming e Database.
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
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Prova finale
Scadenziari e adempimenti amministrativi
Per gli scadenziari, gli adempimenti amministrativi e gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al servizio Sessioni di laurea - Scienze e Ingegneria.
Necessità di attivare un tirocinio per tesi
Per stage finalizzati alla stesura della tesi di laurea, non è sempre necessaria l'attivazione di un tirocinio tramite l'Ufficio Stage. Per maggiori informazioni, consultare il documento dedicato, che si trova nella sezione "Documenti" del servizio dedicato agli stage e ai tirocini.
Regolamento della prova finale
La prova finale consiste nella preparazione e discussione di un elaborato scritto in lingua Inglese (tesi di laurea) relativo all'approfondimento di un tema scientifico affrontato nel corso di studi, ovvero relativo all'analisi e soluzione di un caso di studio (teorico e/o direttamente derivato da un problema di carattere industriale), ovvero relativo ad un lavoro di tipo sperimentale, eventualmente sviluppato all'interno di un percorso di tirocinio, ovvero frutto di un lavoro autonomo ed originale di ricerca, con collegati aspetti di formalizzazione matematica, progettazione informatica e realizzazione business oriented. Tali attività saranno svolte sotto la guida di un relatore presso una struttura universitaria, o anche esterna all'Università di Verona, tanto in Italia, quanto all'estero, purché riconosciuta e accettata a tal fine in accordo con il Regolamento didattico del corso di Laurea Magistrale in Data Science. La commissione preposta alla valutazione della prova finale (esposizione in lingua Inglese della tesi di laurea) è chiamata ad esprimere una valutazione che tenga conto dell'intero percorso di studi, valutando attentamente il grado di coerenza tra obbiettivi formativi e obbiettivi professionali, nonché la capacità di elaborazione intellettuale autonoma, il senso critico, le doti di comunicazione e la maturità culturale generale, in relazione agli obiettivi del corso di Laurea Magistrale in Data Science, e particolare, in relazione alle tematiche caratterizzanti la tesi di laurea, del candidato.
Gli studenti possono sostenere la prova finale solamente dopo aver assolto a tutti gli altri obblighi formativi previsti dal loro piano di studi ed agli adempimenti presso gli uffici amministrativi in conformità con i termini indicati nel manifesto generale degli studi.
La valutazione finale e la proclamazione verranno effettuate dalla commissione di esame finale nominata dal presidente del collegio didattico e composta da un presidente e almeno da altri quattro commissari scelti tra i docenti dell'Ateneo.
Il materiale presentato per la prova finale viene valutato dalla Commissione Valutazione Tesi, composta da tre docenti, tra cui possibilmente il relatore, e nominata dal presidente del collegio didattico. La commissione valutazione tesi formula una valutazione del lavoro svolto, e la trasmette alla commissione d'esame finale che esprimerà il giudizio finale. Il collegio didattico disciplina le procedure delle commissioni valutazione tesi, delle commissioni d'esame finale e dell'attribuzione del punteggio della prova finale mediante apposito regolamento deliberato dal collegio didattico.
Documenti
Titolo | Info File |
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Regulations for the final exame | pdf, it, 326 KB, 19/03/24 |
Modalità di frequenza
Come riportato nel Regolamento Didattico, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.