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 accademico

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.

Anno accademico:
Definizione dei periodi di lezione
Periodo Dal Al
Primo Semestre Magistrali 2-ott-2017 22-dic-2017
Secondo Semestre Magistrali 26-feb-2018 25-mag-2018
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Esami sessione invernale Magistrali 8-gen-2018 23-feb-2018
Esami sessione estiva Magistrali 28-mag-2018 6-lug-2018
Esami sessione autunnale 2018 27-ago-2018 14-set-2018
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Lauree sessione autunnale (validità a.a. 2016/17) 27-nov-2017 28-nov-2017
Lauree sessione invernale (validità a.a. 2016/17) 4-apr-2018 6-apr-2018
Lauree sessione estiva (validità a.a. 2017/18) 10-set-2018 11-set-2018
Vacanze
Periodo Dal Al
Festa di Ognissanti 1-nov-2017 1-nov-2017
Festa Immacolata Concezione 8-dic-2017 8-dic-2017
attività sospese (Natale) 23-dic-2017 7-gen-2018
Vacanze di Pasqua 30-mar-2018 3-apr-2018
Festa della liberazione 25-apr-2018 25-apr-2018
attività sospese (Festa dei lavoratori) 30-apr-2018 30-apr-2018
Festa del lavoro 1-mag-2018 1-mag-2018
Festa Patronale 21-mag-2018 21-mag-2018
attività sospese estive 6-ago-2018 24-ago-2018

Calendario esami

Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria dei Corsi di Studio Economia.
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

Calendario esami

Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami

Docenti

B C D G L M N P R S V Z

Bucciol Alessandro

alessandro.bucciol@univr.it 045 802 8278

Campolmi Alessia

alessia.campolmi@univr.it 045 802 8071

Chesini Giuseppina

giusy.chesini@univr.it 045 802 8495 (VR) -- 0444/393938 (VI)

Ciampi Annalisa

annalisa.ciampi@univr.it 045 802 8061

Cipriani Giam Pietro

giampietro.cipriani@univr.it 045 802 8271

De Sinopoli Francesco

francesco.desinopoli@univr.it 045 842 5450

Gaudenzi Barbara

barbara.gaudenzi@univr.it 045 802 8623

Levati Maria Vittoria

vittoria.levati@univr.it 045 802 8640

Menon Martina

martina.menon@univr.it

Minozzo Marco

marco.minozzo@univr.it 045 802 8234

Noto Sergio

elefante@univr.it 045 802 8008

Pellegrini Letizia

letizia.pellegrini@univr.it 045 802 8345

Perali Federico

federico.perali@univr.it 045 802 8486

Pertile Paolo

paolo.pertile@univr.it 045 802 8438

Roffia Paolo

paolo.roffia@univr.it 045 802 8012

Sommacal Alessandro

alessandro.sommacal@univr.it 045 802 8716

Veronesi Marcella

marcella.veronesi@univr.it 045 802 8025

Zoli Claudio

claudio.zoli@univr.it 045 802 8479

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.

InsegnamentiCreditiTAFSSD
2 courses to be chosen among the following
2 courses to be chosen among the following
6
B
SECS-P/11
6
B
SECS-P/08
Final exam
15
E
-

2° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
2 courses to be chosen among the following
2 courses to be chosen among the following
6
B
SECS-P/11
6
B
SECS-P/08
Final exam
15
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°

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.




SStage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Tipologia di Attività formativa D e F

Anno accademico:
Primo Semestre Magistrali Dal 02/10/17 Al 22/12/17
anni Insegnamenti TAF Docente
Business plan D Paolo Roffia (Coordinatore)
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
English for business and economics D Claudio Zoli (Coordinatore)
Fondamenti storici delle teorie d'impresa e del business D Sergio Noto (Coordinatore)
Introduction to dynamic optimization with economic applications D Claudio Zoli (Coordinatore)
Programmazione in Matlab (3 cfu) D Non ancora assegnato
Programmazione in SAS (3 cfu) D Non ancora assegnato
Programmazione in STATA (3 cfu) D Non ancora assegnato
1° 2° Laboratorio di Python D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio Excel Avanzato (Verona) D Marco Minozzo (Coordinatore)
1° 2° Laboratorio Excel (Verona) D Marco Minozzo (Coordinatore)

Codice insegnamento

4S007120

Coordinatore

Marco Minozzo

Crediti

3

Offerto anche nei corsi

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

- - -

Periodo

Non ancora assegnato

Obiettivi formativi

Il corso denominato "Laboratorio di Python" è un'attività (facoltativa) di tipologia f che permette l'assegnazione, tramite prova di accertamento finale, di 3 CFU. Questa attività è disponibile sia per gli studenti del CdLM in Economics e del CdLM in Banca e Finanza sia per gli studenti delle altre lauree magistrali e triennali. Si può partecipare a questa attività anche se non si ha una conoscenza del software Python. Le caratteristiche di questa attività sono le seguenti:

- L’attività è rivolta in particolare, ma non in modo esclusivo, agli studenti del CdLM in Economics e del CdLM in Banca e Finanza.

- La frequenza alle lezioni/esercitazioni è obbligatoria. Per poter accedere alla prova di accertamento del profitto che si terrà alla fine del corso è necessario aver frequentato almeno i 2/3 delle lezioni/esercitazioni.

Sono previste complessivamente 18 ore di lezioni/esercitazioni (più 2 ore di accertamento finale), da tenersi prevalentemente nel primo semestre. Il corso sarà attivato al raggiungimento di un numero minimo di partecipanti. Il calendario di massima delle attività sarà pubblicato appena possibile.

Tutor: dott. Jacopo Morabito

L’attività è erogata in aula informatica (50 posti) presso il polo Santa Marta (Verona). Le richieste di partecipazione a tale attività verranno soddisfatte in base all’ordine cronologico di iscrizione.

Apertura prenotazioni: 15 ottobre 2017
Chiusura prenotazioni: 3 novembre 2017

La procedura di iscrizione si trova sulla piattaforma elearning del corso.

Programma

Python è un linguaggio di programmazione dinamico orientato agli oggetti utilizzabile per molti tipi di sviluppo software. Offre un forte supporto all'integrazione con altri linguaggi e programmi, compreso R, è fornito di una estesa libreria standard e può essere imparato in pochi giorni. Python è ampiamente utilizzato in molti ambiti, in particolare per la gestione e l’analisi dei dati (data science). Oggigiorno, R e Python sono i due software più diffusi tra chi si occupa di gestione e analisi dei dati (data scientist). Entrambi hanno incrementato la loro diffusione in modo quasi esponenziale negli ultimi anni. Per questi software, esistono numerose librerie per la gestione di data base di dimensioni elevate, per la visualizzazione dei dati, e per l’implementazione di modelli avanzati di machine learning. Python è usato in numerose organizzazioni, comprese la NASA, Yahoo e Google, ed è completamente gratuito. Altre informazioni si possono trovare su https://www.python.it/ oppure su https://www.python.org/

Il programma dell’attività prevede alcune lezioni di introduzione al software Python ed alle sue principali funzioni. Verranno quindi presi in considerazione alcuni degli argomenti trattati negli insegnamenti a contenuto matematico, statistico, econometrico e finanziario. Gli argomenti verranno presentati principalmente per mezzo di esempi. Nel suo complesso, l’attività si pone l’obiettivo di innalzare il livello delle abilità quantitative ed informatiche dei partecipanti e di perfezionare la conoscenza di un software ampiamente utilizzato, fornendo delle competenze che possono rivelarsi utili sia nella preparazione della tesi sia nel mondo del lavoro.

Testi di riferimento
Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
Dmitry Zinoviev Data Science con Python: dalle stringhe al machine learning, le tecniche essenziali per lavorare sui dati (Edizione 1) APOGEO 2017 9788850334148
Joel Grus Data Science from Scratch: First Principles with Python (Edizione 1) O'Reilly Media, Inc. 2015 9781491901410
Sarah Guido, Andreas C. Müller Introduction to Machine Learning with Python (Edizione 1) O'Reilly Media, Inc. 2016 9781449369880
Tony Gaddis Introduzione a Python (Edizione 1) Pearson Italia, Milano-Torino 2016 9788891900999
Samir Madhavan Mastering Python for Data Science (Edizione 1) Packt Publishing 2015 9781784390150
Ahmed Sherif Practical Business Intelligence (Edizione 1) Packt Publishing 2016 9781785885433
Toby Segaran Programming Collective Intelligence (Edizione 1) O'Reilly Media, Inc. 2007 9780596529321
Jake VanderPlas Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data (Edizione 1) O'Reilly Media, Inc. 2016 9781491912126
William Wesley McKinney Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (Edizione 2) O'Reilly Media, Inc. 2017 9781491957653
Vahid Mirjalili, Sebastian Raschka Python Machine Learning (Edizione 2) Packt Publishing 2017 9781787125933
Chris Albon Python Machine Learning Cookbook (Edizione 1) O'Reilly Media, Inc. 2018 9781491989371
Allen B. Downey Think Stats: Exploratory Data Analysis (Edizione 2) O'Reilly Media, Inc. 2014 9781491907344
Richard Lawson Web Scraping with Python (Edizione 1) Packt Publishing 2015 9781782164364

Modalità d'esame

La prova di accertamento del profitto consiste in una prova pratica e in un eventuale colloquio orale sull’utilizzo del software Python.

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.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA.

Area riservata studenti


Tirocini e stage

Nel piano didattico dei Corsi di Laurea triennale (CdL) e Magistrale (CdLM) offerti dalla Scuola di Economia e Management dell’Università di Verona è previsto uno stage come attività formativa obbligatoria. Lo stage, infatti, è ritenuto uno strumento appropriato per acquisire competenze e abilità professionali e per agevolare la scelta dello sbocco professionale futuro, in linea con le proprie aspettative, attitudini e aspirazioni. Attraverso l’esperienza pratica in ambiente lavorativo, lo studente può acquisire ulteriori competenze ed abilità relazionali.

Per informazioni specifiche, consultare l'highlight della Scuola di Economia e Management appositamente dedicato a Stage.

Prova finale

La prova finale consiste in un elaborato in forma scritta di almeno 80 cartelle, che approfondisce un tema a scelta relativo a uno degli insegnamenti previsti dal piano didattico dello studente. Il tema e il titolo dell’elaborato dovranno essere selezionati in accordo con un docente dell’Ateneo di un SSD fra quelli presenti nel piano didattico dello studente. Il lavoro deve essere sviluppato sotto la guida del docente. La tesi è oggetto di esposizione e discussione orale, in una delle date appositamente stabilite dal calendario delle attività didattiche, dinanzi a una Commissione di Laurea nominata ai sensi del RDA. In accordo con il Relatore, la tesi potrà essere redatta e la discussione potrà svolgersi in lingua inglese.

Per maggiori informazioni e la consultazione delle scadenze e delle commissioni di laurea si rimanda all'apposita sezione del sito web della Scuola di Economia e Management

Elenco delle proposte di tesi e stage

Proposte di tesi Area di ricerca
La (cattiva) gestione dei fondi comunitari in Italia ECONOMICS - ECONOMICS
Analisi dell'Impatto della Regolamentazione: potenziale e applicazioni concrete Argomenti vari
Costi e benefici della nuova linea ferroviaria Torino-Lione Argomenti vari
Costi e benefici del sistema di rilevazione della velocità “tutor” sulle autostrade italiane Argomenti vari
La stima del valore della qualità delle strutture ospedaliere attraverso la valutazione contingente Argomenti vari
La valutazione dell’impatto occupazionale dei grandi progetti Argomenti vari

Esercitazioni Linguistiche CLA


Gestione carriere


Modalità iscrizioni

 FASE 1: PREIMMATRICOLAZIONE ONLINE

La procedura è la seguente:
1a). Se sei un nuovo studente dell'Università di Verona devi eseguire la Procedura di Immatricolazione (selezionare dal menù a sinistra la voce Registrazione) dove vengono richiesti: dati anagrafici, codice fiscale, residenza, recapiti, titolo di studio. Al termine della procedura vengono rilasciati un nome utente e una password per effettuare l'accesso al sistema. Le credenziali (utente e password) devono essere stampate e conservate per gli accessi futuri. Poi prosegui al punto 2.
1b). Se sei uno studente con carriera attiva all'Ateneo di Verona devi usare le tue credenziali e prosegui al punto 2.

2. Seleziona dal menù a sinistra la voce Login e inserisci le tue credenziali (utente e password).
3. Seleziona poi Segreteria; Immatricolazione ai corsi ad accesso libero con verifica.
4. Viene visualizzato l'elenco dei tipi di corso a cui ci si può iscrivere (laurea, laurea magistrale, laurea magistrale a ciclo unico): scegli il tipo di corso.
5. Viene successivamente visualizzato l'elenco dei corsi suddiviso per Facoltà: scegli il corso a cui vuoi iscriverti.
6. Seguendo le indicazioni compila le pagine successive (compreso il "Questionario dell'immatricolazione") e, completata la preimmatricolazione, stampa la domanda di immatricolazione:
a) Per le immatricolazioni standard e per le abbreviazioni di carriera la domanda va consegnata all'Ufficio Immatricolazioni senza apporvi alcuna firma, corredata dalla ricevuta di versamento della prima rata di tasse e contributi da pagarsi agli sportelli di Banca Popolare di Verona - S. Geminiano e S. Prospero, Banca Intesa San Paolo e Cassa di Risparmio del Veneto. Sei invitato a verificare la correttezza dei dati contenuti nella ricevuta.
b) Per i trasferimenti in ingresso la domanda va conservata e, quando contattati, consegnata direttamente alla Segreteria Studenti.
7. Se  desideri rettificare la tua domanda prima di avere effettuato il pagamento, puoi rientrare nel sistema utilizzando le tue chiavi di accesso. Una volta effettuata la modifica, dovrai ristampare la documentazione.
8. Nel caso di modifiche, attenzione a non confondere il modulo di pagamento: è importante pagare con il modulo giusto!

FASE 2: IMMATRICOLAZIONE
(immatricolazioni standard e abbreviazioni di carriera)

1. Effettuato il pagamento della tassa, devi recarti all'Ufficio Immatricolazioni con la domanda di immatricolazione (non firmata), la ricevuta di pagamento, una fototessera, un documento di riconoscimento ed il codice fiscale.
2. La domanda di immatricolazione verrà da te sottoscritta in presenza dell'impiegato.
3. Ti verrà rilasciata la tessera di riconoscimento a completamento dell'immatricolazione.


Additional information

 

Additional information

For further information visit the program website, http://magec.dse.univr.it, or send an email at magec@dse.univr.it.