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.
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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2 modules among the following
1 module among the following
- A.A. 2024/2025 Complex systems and social physics - Network science and econophysics - Statistical methods for business intelligence not activated
- A.A. 2025/26 Network science and econophysics not activated
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2 modules among the following
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.
Marketing research for agrifood and natural resources (2024/2025)
Codice insegnamento
4S009083
Docenti
Coordinatore
Crediti
6
Offerto anche nei corsi:
- Marketing research for agrifood and natural resources del corso Laurea magistrale in Data Science (LM-91)
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
AGR/01 - ECONOMIA ED ESTIMO RURALE
Periodo
I semestre dal 1 ott 2024 al 31 gen 2025.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
L'insegnamento si propone di fornire agli studenti un'introduzione alle metodologie di analisi dati relativi al settore agroalimentare con estensione a settori dell'indotto. Verranno presentate applicazioni su dati sia di tipo aziendale sia di domanda e offerta di mercato. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di: -conoscere le principali metodologie di analisi dei dati in ambito agroalimentare -conoscere metodi di base per l’analisi dati in settori collegati all’indotto dell’industria alimentare -conoscere applicazioni ed esempi di base per la descrizione delle dinamiche di domanda/offerta in ambito agroalimentare.
Prerequisiti e nozioni di base
Nessuno
Programma
I "Food systems"
Risorse Naturali e Beni Comuni
Il Food marketing mix
Differenziazione di prodotto
La gestione della supply chain nel sistema agro-alimentare
Indicatori di performance della supply chain
Dati del settore agroalimentare e ambientale
Domanda dei prodotti agroalimentari e delle risorse naturali
Teorie del valore e preference per prodotti agora-alimentari: Disponibilità a Pagare e Disponibilità ad accettare
I metodi sperimentali applicati al Food Marketing
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni frontali ed esercitazioni
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame è valutato con un massimo punteggio di 30 punti ed è composto da due prove: una scritta e una orale.
Prova scritta: Consiste nel rispondere a 30 domande a crocette.
Prova orale: Consiste nella presentazione di un progetto di ricerca che può essere sviluppato in gruppo o individualmente. Gli studenti dovranno inviare il progetto di ricerca il giorno prima dell'esame (prima delle 15:00).
Criteri di valutazione
Il punteggio totale dell'esame è dato dai punteggi ottenuti nelle due prove: 60% del punteggio della prova orale + 40% del punteggio della prova scritta. Lo studente supererà l'esame con un punteggio totale minimo di 18/30.
Criteri di composizione del voto finale
30/30
Lingua dell'esame
Inglese
Sustainable Development Goals - SDGs
Questa iniziativa contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.Maggiori informazioni su www.univr.it/sostenibilita