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.
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 didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| primo semestre (lauree) | 28-set-2020 | 23-dic-2020 |
| secondo semestre (lauree) | 15-feb-2021 | 1-giu-2021 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| sessione invernale | 11-gen-2021 | 12-feb-2021 |
| sessione estiva | 7-giu-2021 | 23-lug-2021 |
| sessione autunnale | 23-ago-2021 | 17-set-2021 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| sessione autunnale (validità a.a. 2019/20) | 9-dic-2020 | 11-dic-2020 |
| sessione invernale (validità a.a. 2019/20) | 7-apr-2021 | 9-apr-2021 |
| sessione estiva (validità a.a. 2020/21) | 6-set-2021 | 8-set-2021 |
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| Vacanze di Natale | 24-dic-2020 | 6-gen-2021 |
| Vacanze di Pasqua | 3-apr-2021 | 6-apr-2021 |
| Vacanze estive | 9-ago-2021 | 15-ago-2021 |
Calendario esami
Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria dei Corsi di Studio Economia.
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
Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami
Docenti
045 802 8494
tamara.fioroni@univr.it
martina.menon@univr.it
fabio.sartori@univr.it
Vannucci Virginia
virginia.vannucci@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.
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2° Anno Attivato nell'A.A. 2021/2022
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
3° Anno Attivato nell'A.A. 2022/2023
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
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.
Tipologia di Attività formativa D e F
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° | Il futuro conta (2 cfu) - 2020/21 | D |
Alessandro Bucciol
(Coordinatore)
|
| 1° | Il futuro conta (3 cfu) - 2020/21 | D |
Alessandro Bucciol
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° | Disegno e simulazione di politiche economiche e sociali - 2020/2021 | D |
Federico Perali
(Coordinatore)
|
| 1° | Public debate and scientific writing - 2020/2021 | D |
Martina Menon
(Coordinatore)
|
| 1° | Wake up Italia - 2020/2021 | D |
Sergio Noto
(Coordinatore)
|
Laboratorio di Python – 2020/21 (2020/2021)
Codice insegnamento
4S009612
Docente
Coordinatore
Crediti
3
Offerto anche nei corsi:
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea in Economia aziendale e management
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea magistrale in Banca e finanza
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea magistrale in Economics and data analysis
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea magistrale in Economia e legislazione d'impresa
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea magistrale in Marketing e comunicazione d'impresa
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea magistrale in Economics
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea in Economia Aziendale (Verona)
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea in Economia e Commercio (Verona)
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea in Economia e Commercio (Vicenza)
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea in Economia Aziendale (Vicenza)
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea magistrale in International Economics and Business Management
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea magistrale in International Economics and Business
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea magistrale in Management e strategia d’impresa
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea in Economia, imprese e mercati internazionali
- Laboratorio di Python – 2020/21 del corso Laurea in Economia e innovazione aziendale
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
NN - -
Periodo
Non ancora assegnato
Obiettivi formativi
Il corso denominato "Laboratorio di Python" è un'attività (facoltativa) di tipologia f che permette l'assegnazione, tramite prova di accertamento finale, di 3 CFU. Le caratteristiche di questa attività sono le seguenti:
- L'attività è disponibile a tutti gli studenti dei CdL e CdLM della Scuola di Economia e Management.
- Per quest’anno accademico, a seguito dell’emergenza COVID-19, l’attività sarà erogata telematicamente attraverso meeting Zoom. Il corso ha, indicativamente, 50 posti disponibili.
- L’attività sarà erogata nel primo semestre; è previsto un unico corso.
- Le richieste di partecipazione a tale attività verranno soddisfatte in base all’ordine cronologico di iscrizione considerando che verrà data precedenza agli studenti delle lauree magistrali, in particolare agli studenti del CdLM in Economics, del CdLM in Economics and Data Analysis, e del CdLM in Banca e Finanza. Per non perdere il proprio posto in graduatoria è necessario partecipare alla prima lezione del corso, oppure, in caso di impedimenti, comunicare la propria assenza al tutor tramite email. I posti degli assenti non giustificati verranno riallocati tra gli studenti presenti il primo giorno di lezione.
- Si può partecipare a questa attività anche se non si ha una conoscenza pregressa del software Python.
- La frequenza alle lezioni/esercitazioni è obbligatoria. Per poter accedere alla prova di accertamento del profitto che si terrà alla fine del corso è necessario aver frequentato almeno i 2/3 delle lezioni/esercitazioni.
Sono previste complessivamente 18 ore di lezioni/esercitazioni (più 2 ore di accertamento finale).
Il calendario del corso sarà reso disponibile appena possibile.
Tutor: dott. Enrico De Vecchi
Apertura prenotazioni: 13 ottobre 2020
Chiusura prenotazioni: 18 ottobre 2020
La procedura di iscrizione si trova sulla piattaforma elearning (Moodle) del corso. Gli studenti senza credenziali informatiche di Ateneo (GIA) possono richiedere di essere iscritti mandando una email al docente. Tutti gli altri studenti devono obbligatoriamente utilizzare la procedura su Moodle. Si sottolinea che l’inserimento o meno, da parte dello studente, di questa attività nel piano di studio (libretto) non ha nessun effetto. Saranno le segreterie ad inserire l’attività nel curriculum dello studente in caso di esito positivo della prova finale.
Programma
Python è un linguaggio di programmazione dinamico orientato agli oggetti utilizzabile per molti tipi di sviluppo software. Offre un forte supporto all'integrazione con altri linguaggi e programmi, compreso R, è fornito di una estesa libreria standard e può essere imparato in pochi giorni. Python è ampiamente utilizzato in molti ambiti, in particolare per la gestione e l’analisi dei dati (data science). Oggigiorno, R e Python sono i due software più diffusi tra chi si occupa di gestione e analisi dei dati (data scientist). Entrambi hanno incrementato la loro diffusione in modo quasi esponenziale negli ultimi anni. Per questi software, esistono numerose librerie per la gestione di data base di dimensioni elevate, per la visualizzazione dei dati, e per l’implementazione di modelli avanzati di machine learning. Python è usato in numerose organizzazioni, comprese la NASA, Yahoo e Google, ed è completamente gratuito. Altre informazioni si possono trovare su https://www.python.it/ oppure su https://www.python.org/
Il programma dell’attività prevede alcune lezioni di introduzione al software Python ed alle sue principali funzioni. Verranno quindi presi in considerazione alcuni degli argomenti trattati negli insegnamenti a contenuto matematico, statistico, econometrico e finanziario. Gli argomenti verranno presentati principalmente per mezzo di esempi. Nel suo complesso, l’attività si pone l’obiettivo di innalzare il livello delle abilità quantitative ed informatiche dei partecipanti e di perfezionare la conoscenza di un software ampiamente utilizzato, fornendo delle competenze che possono rivelarsi utili sia nella preparazione della tesi sia nel mondo del lavoro.
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|
| Joel Grus | Data Science con Python: dai fondamenti al Machine Learning (Edizione 1) | Egea | 2020 | 9788823822948 | |
| Dmitry Zinoviev | Data Science con Python: dalle stringhe al machine learning, le tecniche essenziali per lavorare sui dati (Edizione 1) | APOGEO | 2017 | 9788850334148 | |
| Joel Grus | Data Science from Scratch: First Principles with Python (Edizione 1) | O'Reilly Media, Inc. | 2015 | 9781491901410 | |
| Sarah Guido, Andreas C. Müller | Introduction to Machine Learning with Python (Edizione 1) | O'Reilly Media, Inc. | 2016 | 9781449369880 | |
| Tony Gaddis | Introduzione a Python (Edizione 1) | Pearson Italia, Milano-Torino | 2016 | 9788891900999 | |
| Paul Deitel, Harvey Deitel | Introduzione a Python: per l'informatica e la data science (Edizione 1) | Pearson Italia | 2021 | 9788891915924 | |
| Samir Madhavan | Mastering Python for Data Science (Edizione 1) | Packt Publishing | 2015 | 9781784390150 | |
| Ahmed Sherif | Practical Business Intelligence (Edizione 1) | Packt Publishing | 2016 | 9781785885433 | |
| Toby Segaran | Programming Collective Intelligence (Edizione 1) | O'Reilly Media, Inc. | 2007 | 9780596529321 | |
| Jake VanderPlas | Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data (Edizione 1) | O'Reilly Media, Inc. | 2016 | 9781491912126 | |
| William Wesley McKinney | Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (Edizione 2) | O'Reilly Media, Inc. | 2017 | 9781491957653 | |
| Vahid Mirjalili, Sebastian Raschka | Python Machine Learning (Edizione 2) | Packt Publishing | 2017 | 9781787125933 | |
| Chris Albon | Python Machine Learning Cookbook (Edizione 1) | O'Reilly Media, Inc. | 2018 | 9781491989371 | |
| Allen B. Downey | Think Stats: Exploratory Data Analysis (Edizione 2) | O'Reilly Media, Inc. | 2014 | 9781491907344 | |
| Richard Lawson | Web Scraping with Python (Edizione 1) | Packt Publishing | 2015 | 9781782164364 |
Modalità d'esame
Per poter accedere alla prova di accertamento del profitto che si terrà (in modalità telematica) alla fine del corso è necessario aver frequentato almeno i 2/3 delle lezioni/esercitazioni. La prova di accertamento del profitto consiste in una prova pratica e in un eventuale colloquio orale sull’utilizzo del software Python. La prova di accertamento del profitto è unica e non sarà possibile risostenerla in una seconda data.
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.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA: solo così potrai ricevere notifica di tutti gli avvisi dei tuoi docenti e della tua segreteria via mail e a breve anche tramite l'app Univr.
Prova finale
La prova finale, il cui superamento attribuisce 3 CFU, consiste in un elaborato in forma scritta di almeno 30 cartelle, che approfondisce un tema a scelta relativo a uno degli insegnamenti previsti dal piano didattico dello studente. Il tema e il titolo dell’elaborato dovranno essere selezionati in accordo con un docente dell’Ateneo di un SSD fra quelli presenti nel piano didattico dello studente. Il lavoro deve essere sviluppato sotto la guida del docente. L’elaborato è oggetto di esposizione e discussione orale dinanzi a una Commissione Istruttoria, composta dal docente di cui al comma precedente, in qualità di Relatore, e da un secondo docente appartenente al medesimo settore scientifico-disciplinare o a settore affine. La discussione si svolge in una data concordata con il Relatore, di norma in occasione di una qualsiasi sessione d’esame. Con il consenso del Relatore, la tesi può essere redatta e la discussione svolgersi in lingua inglese. La scelta del tema e del titolo dell’elaborato e lo svolgimento della discussione a norma dei commi precedenti possono essere effettuate a partire dall’inizio dell’ultimo anno di corso, e comunque solo dopo l’acquisizione in carriera di almeno 120 CFU. Valutati la qualità dell’elaborato e della sua presentazione e discussione da parte dello studente, la Commissione Istruttoria formula una proposta di giudizio, che può essere positiva o negativa: nel primo caso, essa è accompagnata da una proposta di punteggio, da un minimo di 0 a un massimo di 4 punti; nel secondo caso, è accompagnata dall’indicazione al laureando di opportuni suggerimenti migliorativi. La proposta di punteggio non deve in alcun modo tener conto della carriera del laureando. La determinazione del punteggio finale e il conferimento del titolo sono di esclusiva competenza della Commissione di Laurea, composta secondo quanto stabilito dal RDA. È possibile conseguire la laurea anche in un tempo inferiore a tre anni, fermi restando gli obblighi contributivi per tutta la durata legale del corso.
Per maggiori informazioni e la consultazione delle scadenze e delle commissioni di laurea si rimanda all'apposita sezione dei Servizi di Segreteria studenti.
Tutorato per gli studenti
I docenti dei singoli Corsi di Studio erogano un servizio di tutorato volto a orientare e assistere gli studenti del triennio, in particolare le matricole, per renderli partecipi dell’intero processo formativo, con l’obiettivo di prevenire la dispersione e il ritardo negli studi, oltre che promuovere una proficua partecipazione attiva alla vita universitaria in tutte le sue forme.Tirocini e stage
Nel piano didattico dei Corsi di Laurea triennale (CdL) e Magistrale (CdLM) di area economica è previsto uno stage come attività formativa obbligatoria. Lo stage, infatti, è ritenuto uno strumento appropriato per acquisire competenze e abilità professionali e per agevolare la scelta dello sbocco professionale futuro, in linea con le proprie aspettative, attitudini e aspirazioni. Attraverso l’esperienza pratica in ambiente lavorativo, lo studente può acquisire ulteriori competenze ed abilità relazionali.
Per informazioni specifiche, consultare il servizio di Segreteria studenti appositamente dedicato a Stage.
