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 dalla Commissione didattica 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.
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
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.
years | Modules | TAF | Teacher |
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1° 2° | Thematic cycle of conferences on Women's "leadership": data, reflections and experiences | D |
Martina Menon
(Coordinator)
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1° 2° | Il festival del Futuro - 2023/2024 | D |
Paola Signori
(Coordinator)
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1° 2° | Educational laboratory on credit securitization | D |
Michele De Mari
(Coordinator)
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years | Modules | TAF | Teacher |
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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° | Laboratory on research methods for business | D |
Cristina Florio
(Coordinator)
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1° 2° | Laboratory on research methods for business | D |
Cristina Florio
(Coordinator)
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1° 2° | Plan your future | D |
Paolo Roffia
(Coordinator)
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1° 2° | Plan your future | D |
Paolo Roffia
(Coordinator)
|
1° 2° | Marketing plan | D |
Fabio Cassia
(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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years | Modules | TAF | Teacher |
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1° 2° | Introduction to Java programming | D |
Alessandro Gnoatto
(Coordinator)
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1° 2° | Sustainable business model frameworks as an analysis tool: applications in the agrifood sector | D |
Vincenzo Riso
(Coordinator)
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1° 2° | Experience 3 Days as a Manager | D |
Nicola Cobelli
(Coordinator)
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years | Modules | TAF | Teacher |
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1° 2° | Digital experiments in economics - 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinator)
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1° 2° | The accountant as a business consultant | D |
Riccardo Stacchezzini
(Coordinator)
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1° 2° | Key markets / business approach & business negotiations - 2023/2024 | D |
Angelo Zago
(Coordinator)
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1° 2° | Professional communication for economics – 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinator)
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1° 2° | The why, the what and the how of structural equation modelling | D |
Cristina Florio
(Coordinator)
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1° 2° | Topics in economics and ethics of artificial intelligence- 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinator)
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Business Statistics (2023/2024)
Teaching code
4S00522
Academic staff
Coordinator
Credits
9
Also offered in courses:
- Business Statistics of the course Master's degree in Corporate governance and business administration
Language
Italian
Scientific Disciplinary Sector (SSD)
SECS-S/03 - ECONOMIC STATISTICS
Period
Primo semestre (lauree magistrali) dal Oct 2, 2023 al Dec 22, 2023.
Courses Single
Not Authorized
Learning objectives
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.
Prerequisites and basic notions
This course requires that the basic concepts of descriptive statistics and those of statistical inference be known.
Program
1. Data sources and company statistics
• Primary Data
• Secondary Data
• Open Data
• Sampling Principles for Market Surveys
2. Preparation and data management of company statistics
• Data Cleaning
• Data Visualization and Graphical Data Analysis
• Data Quality Assessment
3. Summary indicators and comparison of company statistics
• Index Numbers
• Measurement of Economic Aggregate Changes Over Time
4. Regression analysis
• Simple Linear Regression Model
• Multiple Linear Regression Model
• Introduction to Generalized Linear Models (GLM)
5. Evaluation, validation, and prediction of statistical models
Bibliography
Didactic methods
Lectures are conducted in the classroom with the assistance of recordings and support from teaching materials provided to students by the professor, as well as examples and exercises carried out using R.
Learning assessment procedures
The assessment of learning is done through a written exam. The exam is structured as follows:
- 15 short-answer, multiple-choice, or calculated questions
- 3 open-ended questions
The questions may cover theoretical or methodological aspects, require the solution of exercises, and ask for discussion, comments, or analysis of applied problems based on the knowledge acquired during the course.
With the exception of supplementary materials, all the topics presented in class by the instructor, the sections of the textbooks listed in the bibliography relevant to the course program, and additional materials expressly included in the lesson plan are integral parts of the learning assessment.
If inconsistencies arise in the answers provided in the written exam or it is not possible to formulate an overall evaluation of the exam, the instructor reserves the right to summon individual candidates for an additional oral exam.
The oral exam may cover any topic from the course program and may result in a final evaluation equal to, higher than, or lower than the one obtained in the written exam, potentially altering the outcome in relation to the passing grade.
Evaluation criteria
The written exam, as well as the oral exam, aim to assess the understanding of the topics in the course program, mastery of technical language, clarity of presentation by the candidate, the ability to independently apply the statistical methods learned during the course, and approach the statistical analysis of business phenomena, providing a correct interpretation of the results.
Criteria for the composition of the final grade
Voto in trentesimi.
Exam language
Italiano