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
This information is intended exclusively for students already enrolled in this course.If you are a new student interested in enrolling, you can find information about the course of study on the course page:
Laurea in Bioinformatica - Enrollment from 2025/2026Le 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. 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.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
2° 3° | The fashion lab (1 ECTS) | D |
Caterina Fratea
(Coordinator)
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years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
2° 3° | Introduction to Robotics for students of scientific courses. | D |
Paolo Fiorini
(Coordinator)
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2° 3° | Matlab-Simulink programming | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinator)
|
years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
2° 3° | The fashion lab (1 ECTS) | D |
Caterina Fratea
(Coordinator)
|
years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
2° 3° | Introduction to Robotics for students of scientific courses. | D |
Paolo Fiorini
(Coordinator)
|
2° 3° | Introduction to 3D printing | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
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2° 3° | LaTeX Language | D |
Enrico Gregorio
(Coordinator)
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2° 3° | HW components design on FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
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2° 3° | Rapid prototyping on Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
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2° 3° | Protection of intangible assets (SW and invention)between industrial law and copyright | D |
Roberto Giacobazzi
(Coordinator)
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years | Modules | TAF | Teacher | |
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1° | Subject requirements: mathematics | D |
Franco Zivcovich
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2° 3° | Python programming language | D |
Giulio Mazzi
(Coordinator)
|
Algorithms (2021/2022)
The teaching is organized as follows:
LABORATORIO DI PROGRAMMAZIONE II
Credits
6
Period
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Academic staff
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Learning outcomes
The course aims at providing the fundamental methodological tools for the design and analysis of al-gorithms with emphasis on their employment in the solution of simple bioinformatics problems. The students will learn to implement basic algorithmic solution and fundamental data structures for solving problems in bioinformatics by employing object oriented programming. The course is structured on two modules: Algoritmi per Bioinformatica and Laboratorio di Programmazione II, which are detaled below. Module 1: The students will learn foundations of algorithm design and analysis. They will be able to model simple (real world) problems in terms of computational problems; to quantify the computational resources necessary to execute an algorithm, hence to compare different algorithmic solutions in terms of their computational cost. In particular, a student who has profitably attended the course, will be able to evaluate the applicability and effectiveness of basic algorithmic design techniques to simple computational problems. Module 2: The aim of this module is to provide the basic knowledge to implement fundamental algorithms using object oriented programming. The reference programming language is Java. The teaching methodology includes assisted software development and the implementation of specific projects focussed on applications that are relevant to bioinformatics. At the end of the course the student will be able to use the main data structures available in Java and develop new data structures for the implementation of specific software modules.
Program
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ALGORITMI PER BIOINFORMATICA
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Basic definitions: Computational Problems and Algorithms Analysis of algorithms: worst case and average case analysis; Algorithmic complexity: asymptotic notations; basic tools for the analysis of algorithms; solution of recurrences; Algorithms for searching sorting and selection. Data Structure for the implementing a dictionary: queues, heaps, binary search trees, hash tables; Design techniques: divide and conquer; greedy; dynamic programming; Graphs and Graph algorithms: graph traversals, basic connectivity problems, topological sorting
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LABORATORIO DI PROGRAMMAZIONE II
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Object-oriented programming and the Java language. Implementation of simple programs in Java (primitive types and control structures). Definition of classes and methods. Exception management in Java. Recursion. Interfaces and packages. Java generics. Implementation of sorting algorithms, search (greedy and exhaustive), and main algorithms on graphs.
Bibliography
Examination Methods
There is only one assessment for both modules.
The exam verifies that the students have acquired sufficient confidence and skill in: the use of basic algorithmic design, algorithmic analysis tools, and Java implementation of algorithms. The exam consists of a written test with multiple-choices and open questions. The multiple-choices exercises are meant to evaluate the student's knowledge of classical algorithms, analysis tools, and the basic knowledge of Java. Open exercises test are meant to evaluate the ability of students to model "new" toy problems, design and analyse algorithmic solutions for it, and implement the algorithm solution in Java.