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 librettorichiedere 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.

5. 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. 

Verificare nel regolamento quali attività possono essere di tipologia D e quali di tipologia F.

Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto

 
Anno accademico:
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Mathematics mini courses Paolo Dai Pra (Coordinatore)

Codice insegnamento

4S009067

Crediti

6

Coordinatore

Alberto Castellini

Lingua di erogazione

Inglese en

Offerto anche nei corsi:

L'insegnamento è organizzato come segue:

PART I en

Crediti

3

Periodo

Secondo semestre

PART II en

Crediti

3

Periodo

Secondo semestre

Obiettivi di apprendimento

L’insegnamento si propone di introdurre gli studenti ai modelli statistici utilizzati in “data science”. Si svilupperanno le fondamenta dell’apprendimento statistico (supervisionato e non supervisionato) ponendo l’enfasi sulle basi matematiche delle differenti metodologie allo stato dell’arte. Inoltre si punta a fornire derivazioni rigorose dei metodi correntemente utilizzati nelle applicazioni industriali e scientifiche per consentire agli studenti di comprenderne i requisiti per il corretto utilizzo. Sessioni di laboratorio complementari illustreranno l’utilizzo di fondamentali algoritmi e casi di studio industriali in cui lo studente potrà imparare ad analizzare data-set reali per mezzo di software Python. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di: - conoscere le fasi principali di preparazione dei dati, costruzione e valutazione del modello; - saper sviluppare soluzioni per la selezione delle “feature”; - conoscere e saper utilizzare i principali modelli di regressione e regolarizzazione (e.g., LASSO, “Ridge Regression”); - conoscere e sapere utilizzare i principali metodi per la riduzione della dimensionalità (e.g., “Principal Component Regression”, “Partial Least Squares”); - conoscere e saper utilizzare i principali metodi per la classificazione (e.g., KNN, “Logistic Regression”, LDA) - conoscere e saper utilizzare i principali metodi di regressione e classificazione basati su alberi (e.g., alberi di decisione, “random forest”) - conoscere e saper utilizzare i principali metodi per l’analisi dei dati non supervisionati (e.g., “K-means clustering”, Clustering gerarchico)

Prerequisiti e nozioni di base

Basi di programmazione Python; basi di statistica. Alcuni concetti di base di programmazione e statistica saranno ripresi durante il corso.

Bibliografia

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Criteri di composizione del voto finale

Il voto finale è rappresentato dalla media aritmetica dei voti delle due parti (1 e 2) del corso.