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.

Ulteriori Attività formativa D e F

A.A. 2026/2027 A.A. 2025/2026 A.A. 2024/2025 A.A. 2023/2024 A.A. 2022/2023 A.A. 2021/2022 A.A. 2020/2021

Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.
Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:

Laurea in Economia e commercio - Immatricolazione dal 2025/2026

Nei piani didattici di ciascun Corso di studio è previsto l’obbligo di conseguire un certo numero di crediti formativi mediante attività a scelta (chiamate anche "di tipologia D e F").

Oltre che in insegnamenti previsti nei piani didattici di altri corsi di studio e in certificazioni linguistiche o informatiche secondo quanto specificato nei regolamenti di ciascun corso, tali attività possono consistere anche in iniziative extracurriculari di contenuto vario, quali ad esempio la partecipazione a un seminario o a un ciclo di seminari, la frequenza di laboratori didattici, lo svolgimento di project work, stage aggiuntivo, eccetera.

Come per ogni altra attività a scelta, è necessario che anche queste non costituiscano un duplicato di conoscenze e competenze già acquisite dallo studente.

Quelle elencate in questa pagina sono le iniziative extracurriculari che sono state approvate dalla Commissione didattica e quindi consentono a chi vi partecipa l'acquisizione dei CFU specificati, alle condizioni riportate nelle pagine di dettaglio di ciascuna iniziativa.

Si ricorda in proposito che:
- tutte queste iniziative richiedono, per l'acquisizione dei relativi CFU, il superamento di una prova di verifica delle competenze acquisite, secondo le indicazioni contenute nella sezione "Modalità d'esame" della singola attività;
- lo studente è tenuto a inserire nel proprio piano degli studi l'attività prescelta e a iscriversi all'appello appositamente creato per la verbalizzazione, la cui data viene stabilita dal docente di riferimento e pubblicata nella sezione "Modalità d'esame" della singola attività.

COMPETENZE TRASVERSALI

Scopri i percorsi formativi promossi dal Teaching and learning centre dell'Ateneo, destinati agli studenti iscritti ai corsi di laurea, volti alla promozione delle competenze trasversali: https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali

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/it/clabverona

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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.

Primo semestre L Dal 21/09/26 Al 18/12/26
anni Insegnamenti TAF Docente
3° Laboratorio di Basi di Dati SQL - 2026/2027 D Marco Minozzo (Coordinatore)
Periodo generico Dal 01/10/26 Al 31/05/27
anni Insegnamenti TAF Docente
3° Laboratorio di analisi dei dati con R (Verona) - 2026/2027 D Marco Minozzo (Coordinatore)
3° Laboratorio di Python - 2026/2027 D Marco Minozzo (Coordinatore)
3° Laboratorio Excel Avanzato (Verona) - 2026/2027 D Marco Minozzo (Coordinatore)
3° Laboratorio Excel (Verona) - 2026/2027 D Marco Minozzo (Coordinatore)
Secondo semestre L Dal 15/02/27 Al 28/05/27
anni Insegnamenti TAF Docente
3° Programmazione in Matlab - 2026/2027 D Marco Minozzo (Coordinatore)
3° Programmazione in SAS - 2026/2027 D Marco Minozzo (Coordinatore)

Laboratorio di Python – 2020/21  (2020/2021)

Codice insegnamento

4S009612

Docente

Marco Minozzo

Coordinatore

Marco Minozzo

Crediti

3

Offerto anche nei corsi:

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

NN - -

Periodo

Non ancora assegnato

MoodleMoodle Seminari 0

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.

Testi di riferimento
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.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI