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 didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| Periodo generico | 1-ott-2023 | 31-mag-2024 |
| Primo semestre (lauree magistrali) | 2-ott-2023 | 22-dic-2023 |
| Secondo semestre (lauree magistrali) | 26-feb-2024 | 24-mag-2024 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione invernale (lauree magistrali) | 8-gen-2024 | 23-feb-2024 |
| Sessione estiva (lauree magistrali) | 27-mag-2024 | 12-lug-2024 |
| Sessione autunnale (lauree magistrali) | 26-ago-2024 | 20-set-2024 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione autunnale a.a. 2022/2023 | 5-dic-2023 | 7-dic-2023 |
| Sessione invernale a.a. 2022/2023 | 3-apr-2024 | 5-apr-2024 |
| Sessione estiva a.a. 2023/2024 | 4-set-2024 | 6-set-2024 |
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
Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami
Docenti
francesca.bazzani@univr.it
045 8028218
daniela.cavallo@univr.it
riccardo.dalberto@univr.it
massimo.melchiori@univr.it
martina.menon@univr.it
paolo.pasquetto@univr.it
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.
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2° Anno Sarà attivato nell'A.A. 2024/2025
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
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.
Tipologia di Attività formativa D e F
Nei 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.
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Ciclo tematico di conferenze sulla “leadership” femminile: dati, riflessioni ed esperienze - 2023/2024 | D |
Martina Menon
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Laboratorio didattico sulla cartolarizzazione dei crediti - 2023/2024 | D |
Michele De Mari
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Introduzione alla programmazione in Java - 2023/2024 | D |
Alessandro Gnoatto
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Sustainable business model frameworks come strumento di analisi: applicazioni nel settore agrifood - 2023/2024 | D |
Vincenzo Riso
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Vivi 3 giorni da Manager - 2023/2024 | D |
Nicola Cobelli
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Il dottore commercialista come consulente d'impresa - 2023/2024 | D |
Riccardo Stacchezzini
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | The why, the what and the how of structural equation modelling - 2023/2024 | D |
Cristina Florio
(Coordinatore)
|
Statistica aziendale (2023/2024)
Codice insegnamento
4S00522
Docenti
Coordinatore
Crediti
9
Offerto anche nei corsi:
- Statistica aziendale del corso Laurea magistrale in Governance e amministrazione d'impresa
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
SECS-S/03 - STATISTICA ECONOMICA
Periodo
Primo semestre (lauree magistrali) dal 2-ott-2023 al 22-dic-2023.
Corsi Singoli
Non Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
In accordo con gli obiettivi formativi del CdS in "Marketing e comunicazione d'impresa", il corso esamina le principali fonti di dati ufficiali e le principali tecniche di campionamento per la raccolta dei dati. Infine viene analizzato il modello di regressione lineare per l'analisi dei dati raccolti e per la previsione delle vendite. Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà dimostrare di possedere gli strumenti statistici per lo svolgimento di una ricerca di mercato seguendo le sue fasi essenziali: definizione degli obiettivi, analisi delle fonti secondarie interne ed esterne all'azienda, predisposizione del piano di campionamento e selezione delle unità statistiche, raccolta dei dati, controllo di qualità ed elaborazione dei dati, predisposizione del rapporto finale. Lo studente dovrà inoltre dimostrare di conoscere lo strumento basilare di ogni analisi statistica di causalità: il modello di regressione lineare.
Prerequisiti e nozioni di base
L'insegnamento richiede che siano note le nozioni fondamentali della statistica descrittiva e quelle dell'inferenza statistica.
Programma
1. Fonti di dati e statistiche aziendali
• Dati primari
• Dati secondari
• Open data
• Principi di campionamento per le indagini di mercato
2. Preparazione e gestione dei dati statistici aziendali
• Data cleaning
• Data visualization e graphical data analysis
• Data Quality Assessment
3. Indicatori di sintesi e confronto dei dati statistici aziendali
• Numeri indice
• Misura della variazione nel tempo degli aggregati economici
4. Analisi di regressione
• Modello di regressione lineare semplice
• Modello di regressione lineare multipla
• Introduzione ai modelli lineari generalizzati (GLM)
5. Valutazione, validazione e previsione di modelli statistici
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni frontali in aula condotte con l'ausilio della registrazione ed il supporto del materiale didattico fornito agli studenti dal docente e degli esempi ed esercitazioni svolti con il software R.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’accertamento dell’apprendimento avviene per mezzo di una prova d’esame scritta.
La prova è strutturata come segue:
- 15 quesiti a risposta breve, multipla o calcolata
- 3 quesiti a risposta aperta
Le domande possono riguardare aspetti teorici o metodologici, richiedere la soluzione di esercizi, richiedere di discutere, commentare, analizzare problemi di natura applicata sulla base delle nozioni acquisite durante lo svolgimento dell’insegnamento.
Ad eccezione dei materiali di approfondimento, sono parte integrante della verifica dell’apprendimento tutti gli argomenti presentati a lezione dal docente, le sezioni dei libri di testo indicati in bibliografia inerenti al programma dell’insegnamento, i materiali integrativi che saranno espressamente inclusi nel programma delle lezioni.
Qualora emergano incongruenze nelle risposte fornite nella prova scritta o non sia possibile formulare una valutazione complessiva della prova d’esame, il docente si riserva la facoltà di convocare i/le singoli/e candidati/e per sostenere una prova d’esame orale integrativa.
La prova d’esame orale potrà riguardare qualsiasi argomento del programma dell’insegnamento, e potrà risultare in una valutazione finale pari, superiore o inferiore a quella conseguita nella prova d’esame scritta, potendone modificare l'esito anche in relazione alla valutazione di sufficienza.
Criteri di valutazione
La prova d’esame scritta, nonché quella orale, sono volte ad accertare la conoscenza degli argomenti del programma dell’insegnamento, la padronanza del linguaggio tecnico e la chiarezza espositiva del/la candidato/a, la capacità di applicare in autonomia i metodi statistici appresi durante il corso dell’insegnamento ed approcciare l’analisi statistica dei fenomeni aziendali, fornendo una corretta interpretazione dei risultati.
Criteri di composizione del voto finale
Voto in trentesimi.
Lingua dell'esame
Italiano
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.).
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Esercitazioni Linguistiche CLA
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.Elenco delle proposte di tesi e stage
| Proposte di tesi | Area di ricerca |
|---|---|
| Comunicazione per la sostenibilità | Argomenti vari |
| Il futuro del corporate reporting (COVID19) | Argomenti vari |
| Le scelte alimentari dei giovani italiani: quanto è importante la sostenibilità? | Argomenti vari |
| Nuovi scenari e nuovi contesti di acquisto e consumo di bevande alcoliche | Argomenti vari |
| Sfide e opportunità del contesto digitale | Argomenti vari |
| Tesi di Laurea in Economia Comportamentale | Argomenti vari |
Tirocini e stage
Nel piano didattico dei Corsi di Laurea triennale (CdL) e Magistrale (CdLM) di area economica 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 il servizio di Segreteria studenti appositamente dedicato a Stage.
