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.

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 Ingegneria e scienze informatiche - Immatricolazione dal 2025/2026

Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.

1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona

Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).

Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.

2. Attestato o equipollenza linguistica CLA

Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:

  • Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
  • Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).

Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.

Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.

Modalità di inserimento a librettorichiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it

3. Competenze trasversali

Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali

Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.  

4. Periodo di stage/tirocinio

Oltre ai CFU previsti dal piano di studi (verificare attentamente quanto indicato sul Regolamento Didattico): qui informazioni su come attivare lo stage. 

Verificare nel regolamento quali attività possono essere di tipologia D e quali di tipologia F.

Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto

 
Anno accademico:
1° periodo lezioni (1A) Dal 16/09/21 Al 30/10/21
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Lab.: The fashion lab (1 cfu) D Caterina Fratea (Coordinatore)
Primo semestre Dal 04/10/21 Al 28/01/22
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Analisi di dati per scienze biomediche D Gloria Menegaz (Coordinatore)
1° 2° Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche D Paolo Fiorini (Coordinatore)
1° 2° Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink D Bogdan Mihai Maris (Coordinatore)
1° periodo lezioni (1B) Dal 05/11/21 Al 16/12/21
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Lab.: The fashion lab (1 cfu) D Caterina Fratea (Coordinatore)
Secondo semestre Dal 07/03/22 Al 10/06/22
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche D Paolo Fiorini (Coordinatore)
1° 2° Introduzione alla stampa 3D D Franco Fummi (Coordinatore)
1° 2° Progettazione di componenti hardware su FPGA D Franco Fummi (Coordinatore)
1° 2° Prototipizzazione con Arduino D Franco Fummi (Coordinatore)
1° 2° Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore D Roberto Giacobazzi (Coordinatore)
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Linguaggio programmazione Python D Giulio Mazzi (Coordinatore)

Codice insegnamento

4S008912

Coordinatore

Damiano Carra

Crediti

6

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Periodo

Primo semestre dal 4 ott 2021 al 28 gen 2022.

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire i concetti fondamentali dei sistemi di calcolo distribuito che devono gestire grandi quantità di dati, insieme ai paradigmi di programmazione adottati da tali sistemi. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere acquisito le conoscenze necessarie per valutare le possibili alternative nella progettazione dell'analisi di grandi moli di dati, considerando i benefici e le limitazioni dei diversi approcci. Queste conoscenze consentiranno allo studente di: i) configurare sistemi paralleli di elaborazione di dati; ii) progettare soluzioni per analizzare grandi moli di dati; iii) valutare le soluzioni per l'analisi dei dati con sistemi paralleli, considerando le risorse di sistema necessarie all'analisi stessa; iv) proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito dello sviluppo di analisi avanzate di grandi moli di dati.

Programma

* Framework di programmazione:
-- Filesystem distribuiti (HDFS);
-- Analisi di dati e grafi (MapReduce, Pregel);
-- Sistemi SQL-like (Pig, Hive);
-- Sistemi NoSQL (HBase, Cassandra).

* Algoritmi:
-- Progettazione di algoritmi per l'analisi dei testi;
-- Algoritmi per l'indicizzazione (inverted indexing);
-- Analisi dei grafi (PageRank).

* Architetture dei data center:
-- Struttura e organizzazione di un data center;
-- Connettività di rete;
-- Gestione degli errori e dei guasti.

Bibliografia

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Modalità d'esame

L'esame consiste nello svolgimento di un progetto e relativa documentazione. Obiettivo del progetto è quello di accertare la comprensione dei contenuti del corso e la capacità di applicare tali contenuti nella risoluzione di problemi. Il tema del progetto viene concordato con il docente e riguarda l'applicazione delle nozioni viste durante il corso in casi di studio specifici. Lo svolgimento del progetto include la valutazione delle prestazioni al variare delle dimensioni dell'input da analizzare, nonché la valutazione delle possibili alternative implementative. Dopo una valutazione della documentazione, è possibile sostenere una prova orale in cui viene discusso il progetto stesso.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI