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

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. 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.

Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto valide per l'a.a. 2024/25

 

Teaching code

4S011697

Coordinator

Barbara Oliboni

Credits

6

Language

Italian

Scientific Disciplinary Sector (SSD)

INF/01 - INFORMATICS

Period

Semester 2 dal Mar 3, 2025 al Jun 13, 2025.

Courses Single

Authorized

Learning objectives

The main aim of the course is providing students with theoretical foundations of decision support system design, data integration and data analysis techniques. In particular, techniques for decision support system design, data integration techniques and visualization and analysis of data will be described. At the end of the course the student will be able to master knowledge and skills about designing and management of a Business Intelligence System, and to understand system requirements and communicate appropriately with stakeholders. In particular, the student will be able to design and manage a decision support system, to apply data integration techniques, and analyse multidimensional data. She will also be able to autonomously continue studies in the Information Systems field.

Prerequisites and basic notions

Basic concepts of databases.

Program

- Decision support systems.
-- Data Integration.
- Data Analytics.
-- Dashboard and Data Visualization.
-- OLAP queries.
-- Classification.
--- Decision Trees.
--- Bayesian classification.
--- Association rules classification.
--- Classification accuracy.
--- Spatial Data Classification.
-- Clustering.
--- Spatial Data Classification.
--- K-means clustering and k-nn clustering.
--- Hierarchical clustering.
--- Density-based Clustering.
--- Grid-based clustering.
--- Clustering accuracy.
-- Data Mining vs. Machine Learning.

Bibliography

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.

Didactic methods

In-person classes.

Learning assessment procedures

Written test with exercises and questions.

Students with disabilities or specific learning disorders (SLD), who intend to request the adaptation of the exam, must follow the instructions given HERE

Evaluation criteria

To pass the exam, the students must show that:
- they have understood the concepts related to decision support systems, and data analytics;
- they are able to describe the concepts in a clear and exhaustive way;
- they are able to apply the acquired knowledge to solve application problems described by means of questions and exercises.

Criteria for the composition of the final grade

Criteria for exam evaluation:
- Mastery of contents and depth of knowledge.
- Propriety of language with respect to topics.
- Ability to solve application problems.

Exam language

Italiano