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
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 libretto: richiedere 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
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Attention laboratory | D |
Pietro Sala
(Coordinatore)
|
1° 2° | Elementi di Cosmologia e Relatività generale | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
1° 2° | Introduzione alla meccanica quantistica per il quantum computing | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
1° 2° | Introduzione alla programmazione di smart contract per Ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio programmazione Python [English edition] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Mini-course on Deep Learning & Medical Imaging | D |
Vittorio Murino
(Coordinatore)
|
1° 2° | Oltre Arduino: dal prototipo al prodotto con microcontroller STM | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Progettazione di app REACT | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinatore)
|
1° 2° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Attention laboratory | D |
Pietro Sala
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio programmazione Python [Edizione in italiano] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinatore)
|
Business intelligence (2024/2025)
Codice insegnamento
4S011697
Docenti
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
II semestre dal 3 mar 2025 al 13 giu 2025.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
L'insegnamento si propone di fornire le basi teoriche della gestione, integrazione e analisi dei dati per il supporto alle decisioni aziendali. In particolare, verranno descritte tecniche per la progettazione di sistemi di supporto alle decisioni, per l'integrazione dei dati e per l'analisi e la visualizzazione dei dati. Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà dimostrare di avere acquisito le conoscenze e le competenze necessarie per la progettazione e la gestione di un sistema di business intelligence, e dovrà dimostrare di essere in grado di comprendere i requisiti di sistema e comunicare in modo opportuno con le parti interessate. In particolare, dovrà essere in grado di progettare un sistema di supporto alle decisioni, integrare sorgenti di dati eterogenee e modellare e analizzare dati con le opportune tecniche di analisi. Sarà inoltre in grado di proseguire gli studi in modo autonomo nell'ambito dei sistemi informativi.
Prerequisiti e nozioni di base
Concetti fondamentali di basi di dati.
Programma
- Sistemi di supporto alle decisioni.
-- Integrazione di dati
- Tecniche di analisi dei dati (data analytics).
-- Dashboard e visualizzazione di dati
-- Interrogazioni OLAP.
-- Classificazione
--- Alberi decisionali
--- Classificazione bayesiana
--- Classificazione basata su regole di associazione (cenni)
--- Misurare l'accuratezza della classificazione
--- Classificazione di dati spaziali: esperienza in laboratorio
-- Clustering
--- Metodi di partizionamento basati sulla distanza: k-means e k-nn
--- Metodi gerarchici
--- Metodi basati sulla densità: DBSCAN
--- Metodi basati su griglie
--- Misurare l'accuratezza del clustering
--- Clustering di dati spaziali: esperienza in laboratorio
-- Cenni sulle differenze tra data mining e machine learning
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni frontali.
Modalità di verifica dell'apprendimento
La verifica del profitto avviene mediante prova scritta, nella quale vengono proposte sia domande sulle parti più teoriche sia brevi esercizi sugli aspetti più applicativi.
Criteri di valutazione
Per superare l'esame gli studenti dovranno dimostrare di:
- aver compreso i concetti relativi ai sistemi di supporto alle decisioni e all'analisi dei dati;
- essere in grado di esporre le proprie argomentazioni in modo preciso e organico;
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di domande ed esercizi.
Criteri di composizione del voto finale
Criteri per la valutazione della prova d'esame:
- Padronanza dei contenuti e grado di approfondimento.
- Proprietà di linguaggio rispetto ai contenuti.
- Capacità di risolvere problemi applicativi.
Lingua dell'esame
Italiano