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. 2020/2021

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-2020 29-gen-2021
II semestre 1-mar-2021 11-giu-2021
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Sessione invernale d'esame 1-feb-2021 26-feb-2021
Sessione estiva d'esame 14-giu-2021 30-lug-2021
Sessione autunnale d'esame 1-set-2021 30-set-2021
Vacanze
Periodo Dal Al
Festa dell'Immacolata 8-dic-2020 8-dic-2020
Vacanze Natalizie 24-dic-2020 3-gen-2021
Vacanze Pasquali 2-apr-2021 5-apr-2021
Festa del Santo Patrono 21-mag-2021 21-mag-2021
Festa della Repubblica 2-giu-2021 2-giu-2021
Vacanze estive 9-ago-2021 15-ago-2021

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 H I P Q S Z

Badino Massimiliano

massimiliano.badino@univr.it +39 045 802 8459

Bazzani Claudia

claudia.bazzani@univr.it 0458028734
LBO,  31 gennaio 2017

Bullini Orlandi Ludovico

ludovico.bulliniorlandi@univr.it 045 802 8095

Carra Damiano

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

Carradore Marco

marco.carradore@univr.it

Castellini Alberto

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

Ceccato Mariano

mariano.ceccato@univr.it

Chiarini Andrea

andrea.chiarini@univr.it 045 802 8223

Cordoni Francesco Giuseppe

francescogiuseppe.cordoni@univr.it

Dai Pra Paolo

paolo.daipra@univr.it +39 0458027093

Dalla Preda Mila

mila.dallapreda@univr.it

Di Persio Luca

luca.dipersio@univr.it +39 045 802 7968

Farinelli Alessandro

alessandro.farinelli@univr.it +39 045 802 7842

Giachetti Andrea

andrea.giachetti@univr.it +39 045 8027998

Paci Federica Maria Francesca

federicamariafrancesca.paci@univr.it +39 045 802 7909

Quintarelli Elisa

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

Spoto Nicola Fausto

fausto.spoto@univr.it +39 045 8027940

Zardini Alessandro

alessandro.zardini@univr.it 045 802 8565

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
InsegnamentiCreditiTAFSSD
9
B/C
(IUS/01 ,M-FIL/03)
Training
6
F
-
Final exam
22
E
-

1° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD

2° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
9
B/C
(IUS/01 ,M-FIL/03)
Training
6
F
-
Final exam
22
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°1 module among the following (1st year: Big Data epistemology and Social research; 2nd year: Cybercrime, Data protection in business organizations, Comparative and Transnational Law & Technology)
6
C
(IUS/17)
6
C
(SPS/07)
Tra gli anni: 1°- 2°2 courses among the following (1st year: Business analytics, Digital Marketing and market research; 2nd year: Logistics, Operations & Supply Chain, Digital transformation and IT change, Statistical methods for Business intelligence)
6
B
(SECS-P/10)
Tra gli anni: 1°- 2°2 courses among the following (1st year: Complex systems and social physics, Discrete Optimization and Decision Making, 2nd year: Statistical models for Data Science, Continuous Optimization for Data Science, Network science and econophysics, Marketing research for agrifood and natural resources)
Tra gli anni: 1°- 2°2 courses among the following (1st year: Data Visualisation, Data Security & Privacy, Statistical learning, Mining Massive Dataset, 2nd year: Machine Learning for Data Science)

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

4S009065

Crediti

6

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Lingua di erogazione

Inglese

L'insegnamento è organizzato come segue:

Teoria

Crediti

5

Periodo

II semestre

Docenti

Andrea Giachetti

Laboratorio

Crediti

1

Periodo

II semestre

Docenti

Andrea Giachetti

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire strumenti per la visualizzazione efficace di dati di tipo eterogeneo. Si presenterà un modello concettuale di applicazione di visualizzazione e si introdurranno le principali problematiche e tecniche di visualizzazione dell’informazione e della visualizzazione scientifica applicate a diverse tipologie di dati. Si affronteranno le problematiche percettive e tecniche relative alla modellazione e organizzazione dei dati ed al rendering grafico e si mostrerà come progettare visualizzazioni efficaci in diversi contesti.

Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere conoscenze e capacità di comprensione dei principi base e delle principali problematiche della visualizzazione di dati astratti e concreti. Dovrà essere in grado di progettare applicazioni di visualizzazione scientifica e dell’informazione.

Queste conoscenze forniranno allo studente la capacità di: i) valutare autonomamente algoritmi e software di visualizzazione sapendo scegliere il framework corretto per ogni diverso task; ii) applicare le tecniche di visualizzazione in diversi contesti di uso di interesse industriale.

Alla fine del corso lo studente dovrà mostrare di essere in grado di progettare, valutare, utilizzare strumenti di visualizzazione per l'analisi di dati, la ricerca e la comunicazione.

Programma

* Introduzione alla visualizzazione dei dati: motivazione, problemi di visualizzazione, task e obiettivi, credibilità etica ed estetica dei grafici.
* Colore e percezione, cognizione, primitive primitive grafiche e canali di trasmissione,
* Dati, modelli e codifica dei dati, filtraggio, aggregazione, dati multidimensionale
* Principi di design e usabilità
* Mappe, visualizzazione testo, grafici, visualizzazione dati tabulari, visualizzazione di grafi e reti
* Gestione del layout spaziale, manipolazione di viste, focus e contesto
* Interazione, UI elements, animazione, dashboard, viste multiple
* Tecniche di visualizzazione scientifica
* Visualizzazione di immagini e volumetrica
* Valutazione del design

Modalità d'esame

Gli studenti verranno valutati mediante un esame orale ed attività di
laboratorio. Il voto finale deriverà per il 50% dal voto d’esame e per
il restante 50% dalle attività pratiche di laboratorio.

Tipologia di Attività formativa D e F

Le attività formative in ambito D o F comprendono gli insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona o periodi di stage/tirocinio professionale.
Nella scelta delle attività di tipo D, gli studenti dovranno tener presente che in sede di approvazione si terrà conto della coerenza delle loro scelte con il progetto formativo del loro piano di studio e dell'adeguatezza delle motivazioni eventualmente fornite.

 

Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
Minicorso Blockchain D Nicola Fausto Spoto (Coordinatore)

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.

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.

La prova finale consiste nella preparazione e discussione di un elaborato scritto in lingua Inglese (tesi di laurea) relativo all'approfondimento di un tema scientifico affrontato nel corso di studi, ovvero relativo all'analisi e soluzione di un caso di studio (teorico e/o direttamente derivato da un problema di carattere industriale), ovvero relativo ad un lavoro di tipo sperimentale, eventualmente sviluppato all'interno di un percorso di tirocinio, ovvero frutto di un lavoro autonomo ed originale di ricerca, con collegati aspetti di formalizzazione matematica, progettazione informatica e realizzazione business oriented. Tali attività saranno svolte sotto la guida di un relatore presso una struttura universitaria, o anche esterna all'Università di Verona, tanto in Italia, quanto all'estero, purché riconosciuta e accettata a tal fine in accordo con il Regolamento didattico del corso di Laurea Magistrale in Data Science. La commissione preposta alla valutazione della prova finale (esposizione in lingua Inglese della tesi di laurea) è chiamata ad esprimere una valutazione che tenga conto dell'intero percorso di studi, valutando attentamente il grado di coerenza tra obbiettivi formativi e obbiettivi professionali, nonché la capacità di elaborazione intellettuale autonoma, il senso critico, le doti di comunicazione e la maturità culturale generale, in relazione agli obiettivi del corso di Laurea Magistrale in Data Science, e particolare, in relazione alle tematiche caratterizzanti la tesi di laurea, del candidato.
Gli studenti possono sostenere la prova finale solamente dopo aver assolto a tutti gli altri obblighi formativi previsti dal loro piano di studi ed agli adempimenti presso gli uffici amministrativi in conformità con i termini indicati nel manifesto generale degli studi.
La valutazione finale e la proclamazione verranno effettuate dalla commissione di esame finale nominata dal presidente del collegio didattico e composta da un presidente e almeno da altri quattro commissari scelti tra i docenti dell'Ateneo.
Il materiale presentato per la prova finale viene valutato dalla Commissione Valutazione Tesi, composta da tre docenti, tra cui possibilmente il relatore, e nominata dal presidente del collegio didattico. La commissione valutazione tesi formula una valutazione del lavoro svolto, e la trasmette alla commissione d'esame finale che esprimerà il giudizio finale. Il collegio didattico disciplina le procedure delle commissioni valutazione tesi, delle commissioni d'esame finale e dell'attribuzione del punteggio della prova finale mediante apposito regolamento deliberato dal collegio didattico.
 

Elenco delle proposte di tesi e stage

Proposte di tesi Area di ricerca
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)
Domain Adaptation Computing Methodologies - IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION
Domain Adaptation Computing methodologies - Machine learning

Gestione carriere


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.

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.