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.
Tipologia di Attività formativa D e F
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
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Elementi di Cosmologia e Relatività generale | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
1° 2° | Introduzione alla meccanica quantistica per il quantum computing | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio programmazione Python [English edition] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Progettazione di app REACT | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinatore)
|
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Linguaggio programmazione Python [Edizione in italiano] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
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1° 2° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Mathematics mini courses |
Giacomo Albi
(Coordinatore)
|
Data security & privacy (2024/2025)
Codice insegnamento
4S009066
Coordinatore
Crediti
6
Offerto anche nei corsi:
- Data security & privacy del corso Laurea magistrale in Data Science (LM-91)
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
II semestre dal 3 mar 2025 al 13 giu 2025.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
L’insegnamento si propone di fornire agli studenti un’introduzione alle principali problematiche di sicurezza e privacy legate alla raccolta, conservazione e elaborazione di Big Data e le soluzioni tecniche e organizzative che possono essere adottate per proteggere tali dati. L’insegnamento inoltre si propone di dare una panoramica degli aspetti etici, legali e sociali legati all’elaborazione di Big Data. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di aver compreso: -i principali attacchi di sicurezza e privacy a Big Data -le tecniche per rendere i sistemi per la raccolta, conservazione e elaborazione di Big Data resistenti a tali attacchi e le limitazioni di tali tecniche -i principi etici in accordo ai quali elaborare Big Data -i principi per la protezione dei dati imposti dalle legislazioni esistenti -come identificare i principali attacchi e confrontare diverse tecniche per la protezione di Big Data e scegliere tra queste le più adeguate a seconda del contesto applicativo.
Prerequisiti e nozioni di base
Nessuno
Programma
Il programma del corso include le seguenti tematiche:
- Introduzione alla security: definizioni, proprietà classiche di sicurezza, tipologie di attacchi legati alla raccolta, conservazione e elaborazione di Big Data.
- Autenticazione: digital certificates, public key infrastructures, single sign on, challenge-response protocols.
- Access Control: modelli di controllo dell’accesso, specifica e enforcement di politiche. Applicazione a framework per l’elaborazione di Big Data
-Tecniche crittografiche per la protezione dei dati: symmetric, e public key cryptography, multiparty computation, secret sharing schemes, oblivious transfer, homomorphic and functional encryption, private set intersection.
- Data provenance: modelli per rappresentare provenance, query languages e meccanismi di conservazione e visualizzazione per provenance e la loro applicazione a Big Data.
- Introduzione alla privacy: definizioni, tassonomia di Solove, attacchi legati alla raccolta, conservazione e elaborazione di Big Data
-Tecniche di anonimizzazione dei dati: pseudo- anonimizzazione e hashing, k-anonymity, l-diversity, t-closeness e gli attacchi a cui sono soggette. Limiti delle tecniche di anonimizzazione per Big Data.
- Privacy preserving data mining: clustering, classification, association rule/pattern mining, outliers.
- Differential Privacy: concetti principali, Laplace mechanism, privacy budget, global sensitivity, group privacy.
- Privacy Ethics: behavioural economics of privacy, trust frameworks and transparency, fairness.
- Protezione dei dati personali: principi di protezione dei dati, GDPR, tecniche per la conformità.
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni frontali, seminari, attività di laboratorio
Modalità di verifica dell'apprendimento
Gli studenti verranno valutati mediante un esame scritto con domande sui temi del corso, le domande verranno valutate dai docenti che ne hanno trattato gli argomenti dutante il corso.
Criteri di valutazione
Le domande dell'esame mirano a verificare la comprensionde dei concetti presentati durante il corso.
Criteri di composizione del voto finale
I docenti valutano le risposte fornite alle domande e propongono un voto in trentesimi
Lingua dell'esame
English