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.
Tipologia di Attività formativa D e F
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Marketing e comunicazione d'impresa - Immatricolazione dal 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.
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Ciclo tematico di conferenze sulla “leadership” femminile: dati, riflessioni ed esperienze - 2023/2024 | D |
Martina Menon
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Il festival del Futuro - 2023/2024 | D |
Paola Signori
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Laboratorio didattico sulla cartolarizzazione dei crediti - 2023/2024 | D |
Michele De Mari
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Introduzione alla programmazione in Java - 2023/2024 | D |
Alessandro Gnoatto
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Sustainable business model frameworks come strumento di analisi: applicazioni nel settore agrifood - 2023/2024 | D |
Vincenzo Riso
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Vivi 3 giorni da Manager - 2023/2024 | D |
Nicola Cobelli
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Digital experiments in economics - 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Il dottore commercialista come consulente d'impresa - 2023/2024 | D |
Riccardo Stacchezzini
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Key markets / business approach & business negotiations - 2023/2024 | D |
Angelo Zago
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Professional communication for economics – 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(Coordinatore)
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| 1° 2° | The why, the what and the how of structural equation modelling - 2023/2024 | D |
Cristina Florio
(Coordinatore)
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| 1° 2° | Topics in economics and ethics of artificial intelligence- 2023/2024 | D |
Claudio Zoli
(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 [LM-77]
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
