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
This information is intended exclusively for students already enrolled in this course.If you are a new student interested in enrolling, you can find information about the course of study on the course page:
Laurea magistrale in Marketing e comunicazione d'impresa - Enrollment from 2025/2026Nei piani didattici di ciascun Corso di studio è previsto l’obbligo di conseguire un certo numero di crediti formativi mediante attività a scelta (chiamate anche "di tipologia D e F").
Oltre che in insegnamenti previsti nei piani didattici di altri corsi di studio e in certificazioni linguistiche o informatiche secondo quanto specificato nei regolamenti di ciascun corso, tali attività possono consistere anche in iniziative extracurriculari di contenuto vario, quali ad esempio la partecipazione a un seminario o a un ciclo di seminari, la frequenza di laboratori didattici, lo svolgimento di project work, stage aggiuntivo, eccetera.
Come per ogni altra attività a scelta, è necessario che anche queste non costituiscano un duplicato di conoscenze e competenze già acquisite dallo studente.
Quelle elencate in questa pagina sono le iniziative extracurriculari che sono state approvate dal Consiglio della Scuola di Economia e Management e quindi consentono a chi vi partecipa l'acquisizione dei CFU specificati, alle condizioni riportate nelle pagine di dettaglio di ciascuna iniziativa.
Si ricorda in proposito che:
- tutte queste iniziative richiedono, per l'acquisizione dei relativi CFU, il superamento di una prova di verifica delle competenze acquisite, secondo le indicazioni contenute nella sezione "Modalità d'esame" della singola attività;
- lo studente è tenuto a inserire nel proprio piano degli studi l'attività prescelta e a iscriversi all'appello appositamente creato per la verbalizzazione, la cui data viene stabilita dal docente di riferimento e pubblicata nella sezione "Modalità d'esame" della singola attività.
COMPETENZE TRASVERSALI
Scopri i percorsi formativi promossi dal Teaching and learning centre dell'Ateneo, destinati agli studenti iscritti ai corsi di laurea, volti alla promozione delle competenze trasversali: https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, inlcuse 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.
years | Modules | TAF | Teacher |
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1° 2° | The fashion lab (1 ECTS) | D |
Caterina Fratea
(Coordinator)
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1° 2° | The fashion lab (2 ECTS) | D |
Caterina Fratea
(Coordinator)
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1° 2° | The fashion lab (3 ECTS) | D |
Caterina Fratea
(Coordinator)
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years | Modules | TAF | Teacher |
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1° 2° | Marketing plan | D |
Virginia Vannucci
(Coordinator)
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years | Modules | TAF | Teacher |
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1° 2° | Internationalization and Sustainability. Friends or Enemies? | D |
Angelo Zago
(Coordinator)
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1° 2° | Internationalization and Sustainability. Friends or Enemies? | D |
Angelo Zago
(Coordinator)
|
1° 2° | Internationalization and Sustainability. Friends or Enemies? | D |
Angelo Zago
(Coordinator)
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1° 2° | Data Analysis Laboratory with R (Verona) | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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1° 2° | Data Visualization Laboratory | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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1° 2° | Python Laboratory | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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1° 2° | Data Science Laboratory with SAP | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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1° 2° | Advanced Excel Laboratory (Verona) | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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1° 2° | Excel Laboratory (Verona) | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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1° 2° | Programming in Matlab | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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1° 2° | Programming in SAS | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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1° 2° | Samsung Innovation Camp | D |
Marco Minozzo
(Coordinator)
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years | Modules | TAF | Teacher |
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1° 2° | Business & Predictive Analytics for International Firms (with Excel Applications) - 2021/2022 | D |
Angelo Zago
(Coordinator)
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1° 2° | What paradigms beyond the pandemic? Individual vs. Society, Private vs. Public | D |
Federico Brunetti
(Coordinator)
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1° 2° | Integrated Financial Planning | D |
Riccardo Stacchezzini
(Coordinator)
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years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
1° 2° | The fashion lab (1 ECTS) | D |
Caterina Fratea
(Coordinator)
|
1° 2° | The fashion lab (2 ECTS) | D |
Caterina Fratea
(Coordinator)
|
1° 2° | The fashion lab (3 ECTS) | D |
Caterina Fratea
(Coordinator)
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years | Modules | TAF | Teacher |
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1° 2° | La metodologia SEM applicata allo studio della relazione tra gestione del rischio e performance nelle PMI | D |
Cristina Florio
(Coordinator)
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1° 2° | Laboratory on research methods for business | D | Not yet assigned |
years | Modules | TAF | Teacher |
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1° 2° | How to Enter in a Foreign Market. Theory and Applications - 2021/2022 | D |
Angelo Zago
(Coordinator)
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Business Statistics (2021/2022)
Teaching code
4S00522
Teacher
Coordinator
Credits
9
Language
Italian
Scientific Disciplinary Sector (SSD)
SECS-S/03 - ECONOMIC STATISTICS
Period
primo semestre (lauree magistrali) dal Oct 4, 2021 al Dec 17, 2021.
Learning outcomes
During the course, the main sources of official data will be studied and the main sampling techniques analyzed. The linear regression model will be introduced as one of the main statistical tools to examine survey data and for sales forecasting. Students will be provided with the cutting-edge statistical theory of sampling and linear regression model. These tools will then be applied to carry out market researches.
Program
Data sources and statistical information for business:
- primary and secondary data
- internal and external sources of data
- probabilistic sampling for market survey
Economic and business indicators:
- simple and composite index numbers
- nominal and real change of economic variables
- transition matrices and career transition measures
Time series analysis and forecasting:
- smoothing techniques: moving averages and exponential smoothing
- structural decomposition of economic time series
Introduction to statistical quality control:
- process capability ratios
- control charts for variables
Multivariate statistical analysis for business data and company business performances:
- simple linear regression models
- multiple linear regression models
- logistic regression models
- principal components analysis
Statistical learning for business:
- goodness of fit and cross-validation of statistical models
- classification and regression trees
- introduction to cluster analysis
Lecture slides and other learning materials are available on the e-learning website.
Bibliography
Examination Methods
The assessment of learning outcomes consists in a written examination.
Examination purposes
The written examination assesses the level of knowledge of the course topics, the ability to apply statistical methods for business and the interpretation of results.
Structure of the examination
The examination consists of single and multiple choice questions, questions which requires a numerical response, and open-ended questions. All kinds of questions may be focussed on theoretical and methodological issues, may consist in exercises, or may require the student to discuss and analyse some practical problem using notions and tools learned throughout the course.
The teacher may require students to take an oral examination which completes the evaluation of the acquired knowledge. The final grade may be equal, higher or lower than the grade got on the written part of the exam.
Assessment criteria
The examination score is on a 30-point scale (passing mark: 18).