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.

A.A. 2019/2020

Calendario accademico

Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.

Calendario accademico

Calendario didattico

Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.

Definizione dei periodi di lezione
Periodo Dal Al
I semestre 1-ott-2019 31-gen-2020
II semestre 2-mar-2020 12-giu-2020
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Sessione invernale d'esame 3-feb-2020 28-feb-2020
Sessione estiva d'esame 15-giu-2020 31-lug-2020
Sessione autunnale d'esame 1-set-2020 30-set-2020
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Sessione Estiva 15-lug-2020 15-lug-2020
Sessione Autunnale 16-ott-2020 16-ott-2020
Sessione Autunnale Dicembre 11-dic-2020 11-dic-2020
Sessione Invernale 17-mar-2021 17-mar-2021
Vacanze
Periodo Dal Al
Festa di Ognissanti 1-nov-2019 1-nov-2019
Festa dell'Immacolata 8-dic-2019 8-dic-2019
Vacanze di Natale 23-dic-2019 6-gen-2020
Vacanze di Pasqua 10-apr-2020 14-apr-2020
Festa della Liberazione 25-apr-2020 25-apr-2020
Festa del lavoro 1-mag-2020 1-mag-2020
Festa del Santo Patrono 21-mag-2020 21-mag-2020
Festa della Repubblica 2-giu-2020 2-giu-2020
Vacanze estive 10-ago-2020 23-ago-2020

Calendario esami

Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Didattica e Studenti Scienze e Ingegneria.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali

Calendario esami

Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami

Docenti

B C D F G M O P Q S T U V

Baruffi Maria Caterina

mariacaterina.baruffi@univr.it

Belussi Alberto

alberto.belussi@univr.it +39 045 802 7980

Bombieri Nicola

nicola.bombieri@univr.it +39 045 802 7094

Bonacina Maria Paola

mariapaola.bonacina@univr.it +39 045 802 7046

Boscaini Maurizio

maurizio.boscaini@univr.it

Busato Federico

federico.busato@univr.it

Calanca Andrea

andrea.calanca@univr.it +39 045 802 7847

Carra Damiano

damiano.carra@univr.it +39 045 802 7059

Castellini Alberto

alberto.castellini@univr.it +39 045 802 7908

Combi Carlo

carlo.combi@univr.it 045 802 7985

Cristani Matteo

matteo.cristani@univr.it 045 802 7983

Cristani Marco

marco.cristani@univr.it +39 045 802 7841

Daffara Claudia

claudia.daffara@univr.it +39 045 802 7942

Dall'Alba Diego

diego.dallalba@univr.it +39 045 802 7074

Di Pierro Alessandra

alessandra.dipierro@univr.it +39 045 802 7971

Fiorini Paolo

paolo.fiorini@univr.it 045 802 7963

Fraccaroli Enrico

enrico.fraccaroli@univr.it 0458027048

Fummi Franco

franco.fummi@univr.it 045 802 7994

Geretti Luca

luca.geretti@univr.it +39 045 802 7850

Giachetti Andrea

andrea.giachetti@univr.it +39 045 8027998

Giacobazzi Roberto

roberto.giacobazzi@univr.it +39 045 802 7995

Gregorio Enrico

Enrico.Gregorio@univr.it 045 802 7937

Maris Bogdan Mihai

bogdan.maris@univr.it +39 045 802 7074

Marzola Pasquina

pasquina.marzola@univr.it 045 802 7816 (ufficio); 045 802 7614 (laboratorio)

Mastroeni Isabella

isabella.mastroeni@univr.it +39 045 802 7089

Migliorini Sara

sara.migliorini@univr.it +39 045 802 7908

Muradore Riccardo

riccardo.muradore@univr.it +39 045 802 7835

Oliboni Barbara

barbara.oliboni@univr.it +39 045 802 7077

Posenato Roberto

roberto.posenato@univr.it +39 045 802 7967

Pravadelli Graziano

graziano.pravadelli@univr.it +39 045 802 7081

Quaglia Davide

davide.quaglia@univr.it +39 045 802 7811

Quintarelli Elisa

elisa.quintarelli@univr.it +39 045 802 7852

Segala Roberto

roberto.segala@univr.it 045 802 7997

Setti Francesco

francesco.setti@univr.it +39 045 802 7804

Spoto Nicola Fausto

fausto.spoto@univr.it +39 045 8027940

Storti Silvia Francesca

silviafrancesca.storti@univr.it +39 045 802 7908

Tomazzoli Claudio

claudio.tomazzoli@univr.it

Piano Didattico

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
A
(MAT/02)
6
A
(FIS/01)
Lingua inglese competenza linguistica - liv. B1 (completo)
6
E
-
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
(INF/01)
6
C
(FIS/01)
6
B
(ING-INF/05)
6
C
(ING-INF/04)
12
B
(ING-INF/05)
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
(ING-INF/05)
6
B
(INF/01)
Tirocinio
6
F
-
Prova finale
6
E
-

1° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
A
(MAT/02)
6
A
(FIS/01)
Lingua inglese competenza linguistica - liv. B1 (completo)
6
E
-

2° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
(INF/01)
6
C
(FIS/01)
6
B
(ING-INF/05)
6
C
(ING-INF/04)
12
B
(ING-INF/05)

3° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
(ING-INF/05)
6
B
(INF/01)
Tirocinio
6
F
-
Prova finale
6
E
-

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.




SStage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S00037

Crediti

12

Coordinatore

Alberto Belussi

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

Lingua di erogazione

Italiano

L'insegnamento è organizzato come segue:

Teoria

Crediti

6

Periodo

I semestre

Tecnologie per le basi di dati

Crediti

3

Periodo

II semestre

Laboratorio

Crediti

3

Periodo

II semestre

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire le competenze necessarie per:
(i) la progettazione dei dati in funzione dei requisiti con riferimento a diversi contesti applicativi e nell'ambito del processo di produzione di sistemi software;
(ii) la gestione e fruizione efficace ed efficiente dei dati;
(iii) l'uso di un sistema per la gestione di basi di dati relazionali al fine di creare, gestire e interrogare basi di dati;
(iv) l'interazione di applicazioni con basi di dati relazionali.

Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere conoscenze e capacità di comprensione dei modelli dei dati e dei linguaggi di interrogazione che caratterizzano i sistemi per la gestione dei dati e conoscenza dei meccanismi fondamentali per sviluppare applicazioni che interagiscano con una base di dati; avere capacità di applicare le conoscenze acquisite e capacità di comprensione per la progettazione di una collezione di dati in modo efficace rispetto ad un insieme di requisiti applicativi, capacità di interrogare e fruire in modo efficiente dei dati gestiti da un sistema, capacità di progettare e implementare un'applicazione che interagisce con una base di dati; saper sviluppare le competenze necessarie per proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito dei sistemi per la gestione dei dati e dello sviluppo di soluzioni software.

Programma

Il programma viene specificato di seguito per ogni modulo.

Modulo di Teoria
-------------------------
- Introduzione ai sistemi per la gestione di basi di dati: architettura e funzionalità di un sistema per la gestione di basi di dati; concetti di indipendenza fisica, indipendenza logica, persistenza, concorrenza, affidabilità, interrogazione e aggiornamento di una base di dati; vantaggi di un sistema per la gestione di basi di dati rispetto al file system di un sistema operativo.
- Progettazione concettuale di una base di dati: modelli concettuali per il progetto dei dati; il modello Entità-Relazione (E-R); elementi del modello E-R: entità, attributi, relazioni, gerarchie di generalizzazione e vincoli di cardinalità; lo schema concettuale di una base di dati.
- Progettazione logica di una base di dati: modelli dei dati per i sistemi di gestione di basi di dati; il modello relazionale; definizioni di relazione, vincoli di integrità e schema relazionale; lo schema logico di una base di dati; regole per la traduzione di schemi concettuali in schemi relazionali.
- Interazione con una base di dati: introduzione ai linguaggi per la definizione, modifica e interrogazione di una base di dati; l’algebra relazionale; ottimizzazione di espressioni dell'algebra; il linguaggio SQL; il costrutto di selezione (Select-From-Where), interrogazioni nidificate, ordinamento e raggruppamento dei dati in SQL; il concetto di vista.

Modalità di erogazione della didattica: lezioni frontali, esercitazioni in aula con il docente, materiale didattico (lucidi) ed esercizi ulteriori disponibili sulla piattaforma eLearning, ricevimento negli orari indicati sulla pagina web del docente.

Modulo di Laboratorio
--------------------------------
- Introduzione al relational data base management system (RDBMS) PostgreSQL.
- Introduzione all'uso di SQL-2 in PostgreSQL (con estensioni).
- Ottimizzazione di query.
- Introduzione alle transazioni.
- Introduzione al linguaggio Python.
- Accesso alla basi dati da programmi Java o Python.

Modalità di erogazione della didattica: lezioni frontali in aula ed esercitazioni in laboratorio informatico, materiale didattico (lucidi) ed ulteriori esercizi sulla piattaforma eLearning, ricevimento individuale negli orari concordati con il docente.

Modulo di Tecnologie per le basi di dati
---------------------------------------------------------
- L'architettura interna di un sistema per la gestione di basi di dati (DBMS): rilevanza dei sistemi transazionali, concetto di transazione, proprietà di una transazione, controllo della concorrenza (il metodo basato sul locking a due fasi), metodi di accesso ai dati (strutture dati sequenziali e indici B-trees e hashing), esecuzione e ottimizzazione di interrogazioni.
- Interazione tra DBMS e applicazioni.
- XML: caratteristiche generali, definizione di una sintassi XML usando XML schema, uso di UML per la progettazione concettuale di dati XML (cenni).

Modalità di erogazione della didattica: lezioni frontali, esercitazioni in aula con il docente, materiale didattico (lucidi) ed esercizi ulteriori disponibili sulla piattaforma eLearning, ricevimento negli orari indicati sulla pagina web del docente.

Modalità d'esame

L'esame è composto di due parti: teoria e laboratorio.

Per superare l'esame gli studenti dovranno dimostrare di:
- aver compreso i concetti che stanno alla base della teoria delle basi di dati relazionali e della loro progettazione e implementazione sui sistemi per la gestione di basi di dati relazionali
- essere in grado di esporre le proprie argomentazioni in modo preciso e organico senza divagazioni
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di esercizi, domande e progetti.

Moduli di Teoria e Tecnologie per le basi di dati
--------------------------------------------------------------------
Per i moduli "Teoria" e "Tecnologie per le basi di dati" è prevista una prova scritta di 2,5 ore circa che consiste in un esercizio sulla progettazione concettuale (modello E-R) e logica (modello relazionale) di una base di dati, in alcuni esercizi sulle interrogazioni in algebra relazionale e SQL su una base di dati assegnata, in alcuni esercizi su XML e XML-Schema e in alcune domande sulla parte di teoria. Nella sezione TEMI D'ESAME E ALTRI ESERCIZI RIEPILOGATIVI della piattaforma eLearning sono disponibili temi d'esame degli anni precedenti.
E' possibile inoltre durante l'anno sostenere delle prove in itinere: tali prove sono fissate dal docente in accordo con gli studenti e vengono gestite sulla piattaforma eLearning. Si tratta di tre prove: la prima prova sulla progettazione di una base di dati relazionale: progettazione concettuale (modello E-R) e logica (modello relazionale), tale prova pesa 4/9 del voto di teoria; la seconda prova sull'interrogazione di una base di dati relazionale in algebra relazionale e SQL, tale prova pesa 3/9 del voto di teoria; infine, la terza prova sul programma del modulo di Tecnologie per le basi di dati, quest'ultima prova pesa 2/9 del voto di teoria.

Modulo di Laboratorio
---------------------------------
L'esame consiste in una prova scritta costituita da 5 esercizi a difficoltà crescente sugli argomenti del programma e da una prova orale dove è possibile che venga richiesto di risolvere quesiti usando il calcolatore.
Il voto finale sarà quindi la media del voto della prova scritta e della prova orale.
Il voto di questo modulo vale 1/4 del voto finale.
Una selezione dei temi d'esame è presente alla pagina http://profs.scienze.univr.it/~posenato/courses/labBD/raccoltaTemiEsameLaboratorioBasiDatiDal2016.pdf

La valutazione finale in trentesimi si ottiene facendo la media pesata del voto ottenuto nella prova di teoria (peso = 3/4) e del voto ottenuto nella prova di laboratorio (peso = 1/4).

Bibliografia

Testi di riferimento
Attività Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
Teoria Paolo Atzeni, Stefano Ceri, Piero Fraternali, Stefano Paraboschi, Riccardo Torlone Basi di dati (Edizione 5) McGraw Hill 2018 9788838694455
Tecnologie per le basi di dati Paolo Atzeni, Stefano Ceri, Piero Fraternali, Stefano Paraboschi, Riccardo Torlone Basi di dati (Edizione 5) McGraw Hill 2018 9788838694455
Laboratorio Docente del corso Dispense del docente 2020
Laboratorio Autori Vari Manuale di Postgresql (https://www.postgresql.org/docs/) Postgresql  

Tipologia di Attività formativa D e F

1° periodo di lezioni Dal 30/09/19 Al 14/12/19
anni Insegnamenti TAF Docente
Lab.: The fashion lab (1 cfu) D Maria Caterina Baruffi (Coordinatore)
I semestre Dal 01/10/19 Al 31/01/20
anni Insegnamenti TAF Docente
Controlli automatici D Riccardo Muradore (Coordinatore)
Elaborazione dei dati e dei segnali biomedici D Silvia Francesca Storti (Coordinatore)
Linguaggio programmazione Python D Maurizio Boscaini (Coordinatore)
II semestre Dal 02/03/20 Al 12/06/20
anni Insegnamenti TAF Docente
Laboratorio ciberfisico D Andrea Calanca (Coordinatore)
Linguaggio Programmazione C++ D Federico Busato (Coordinatore)
Linguaggio Programmazione LaTeX D Enrico Gregorio (Coordinatore)
Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink D Bogdan Mihai Maris (Coordinatore)
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
Corso Europrogettazione D Non ancora assegnato
Minicorso Blockchain D Matteo Cristani

Prospettive


Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio

Per la comunità studentesca

Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
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Prova Finale

Per gli scadenziari, gli adempimenti amministrativi e gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al servizio Sessioni di laurea - Scienze e Ingegneria.

Per essere ammessi alla prova finale occorre avere conseguito tutti i crediti nelle attività formative previste dal piano degli studi. Alla prova finale (esame di laurea) sono riservati 6 CFU. La Laurea in Informatica viene conseguita dalla/o studentessa/studente superando con esito positivo l'esame di laurea e completando in questo modo i 180 CFU stabiliti dal piano di studi. L'esame di laurea consiste in un colloquio che può essere basato su al più due delle seguenti opzioni: - breve elaborato scritto, anche in lingua inglese, su argomento assegnato; - esame orale, anche in lingua inglese, su argomento assegnato; - esame scritto, anche in lingua inglese, su argomento assegnato. La forma dell'esame viene concordata tra lo studente e il docente referente (relatore) il quale è membro della commissione d'esame. La valutazione dell'esame è basata sul livello di approfondimento dimostrato dallo studente, sulla chiarezza espositiva, e sulla capacità dello studente di inquadrare l'argomento assegnato in un contesto più ampio.

Svolgimento della prova finale.

La/lo studentessa/studente potrà avvalersi del supporto dei docenti del Dipartimento di Informatica per la scelta e l'approfondimento richiesto. È obbligo dei docenti fornire assistenza nell'ambito delle proprie attività di tutorato e ricevimento alle/agli studentesse/studenti per quanto riguarda l'approfondimento richiesto. Il punteggio finale di Laurea è stabilito da una apposita commissione di Laurea secondo le modalità indicate nel Regolamento di Ateneo, che esprime un giudizio finale in centodecimi con eventuale lode. Il punteggio minimo per il superamento dell'esame finale è di 66/110. II voto di ammissione è determinato rapportando la media pesata sui CFU degli esami di profitto a 110 e successivamente arrotondando il risultato all'intero più vicino. A parità di distanza, si arrotonda all'intero superiore. Per media degli esami di profitto si intende la media ponderata sui crediti. E' previsto un incremento al massimo di 8/110 rispetto al voto di ammissione, di cui 4 punti riservati alla valutazione dell'esame di laurea e 4 punti riservati alla valutazione del curriculum della/o studentessa/studente. La valutazione del curriculum avviene attraverso un calcolo che tiene conto positivamente delle lodi conseguite e degli eventuali periodi di Erasmus, mentre tiene conto negativamente degli eventuali anni fuori corso: se in corso: 3,5 + 0,2 * numero lodi; se fuori corso: 3,5 – 0,5* numero anni fuori corso + 0,1 * numero lodi; 1 punto ogni 3 mesi di Erasmus effettuato. L'attribuzione della lode, nel caso di un incremento che porti ad una votazione che raggiunga o superi 110/110, è a discrezione della commissione di Laurea nonché attribuita se il parere dei membri della commissione è unanime. Il relatore dell'esame di laurea potrà essere un qualunque docente strutturato dell'Ateneo che soddisfa almeno uno dei seguenti requisiti: componente del Collegio Didattico del corso di laurea, oppure componente del Dipartimento di Informatica, oppure che insegna in un SSD presente nel piano del corso di laurea.

Elenco delle proposte di tesi e stage

Proposte di tesi Area di ricerca
Analisi e percezione dei segnali biometrici per l'interazione con robot AI, Robotics & Automatic Control - AI, Robotics & Automatic Control
Integrazione del simulatore del robot Nao con Oculus Rift AI, Robotics & Automatic Control - AI, Robotics & Automatic Control
Domain Adaptation Computer Science and Informatics: Informatics and information systems, computer science, scientific computing, intelligent systems - Computer graphics, computer vision, multi media, computer games
Domain Adaptation Computer Science and Informatics: Informatics and information systems, computer science, scientific computing, intelligent systems - Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video)
Tesi in ragionamento automatico Computing Methodologies - ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Domain Adaptation Computing Methodologies - IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION
Domain Adaptation Computing methodologies - Machine learning
Dati geografici Information Systems - INFORMATION SYSTEMS APPLICATIONS
Analisi e percezione dei segnali biometrici per l'interazione con robot Robotics - Robotics
Integrazione del simulatore del robot Nao con Oculus Rift Robotics - Robotics
Tesi in ragionamento automatico Theory of computation - Logic
Tesi in ragionamento automatico Theory of computation - Semantics and reasoning
Proposte di tesi/collaborazione/stage in Intelligenza Artificiale Applicata Argomenti vari
Proposte di Tesi/Stage/Progetto nell'ambito delle basi di dati/sistemi informativi Argomenti vari

Area riservata studenti


Modalità di frequenza

Come riportato al punto 25 del Regolamento Didattico per l'A.A. 2021/2022, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
Per le modalità di erogazione della didattica, si rimanda alle informazioni in costante aggiornamento dell'Unità di Crisi.

Gestione carriere


Ulteriori servizi

I servizi e le attività di orientamento sono pensati per fornire alle future matricole gli strumenti e le informazioni che consentano loro di compiere una scelta consapevole del corso di studi universitario.