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 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 Segreteria Corsi di Studio 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

A B C D F G I M O P Q R S T V Z

Albi Giacomo

symbol email giacomo.albi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7913

Badino Massimiliano

symbol email massimiliano.badino@univr.it symbol phone-number +39 045 802 8459

Bazzani Claudia

symbol email claudia.bazzani@univr.it symbol phone-number 0458028734

Begalli Diego

symbol email diego.begalli@univr.it symbol phone-number +39 045 8028491

Boscolo Galazzo Ilaria

symbol email ilaria.boscologalazzo@univr.it symbol phone-number +39 045 8127804

Carra Damiano

symbol email damiano.carra@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7059

Carradore Marco

symbol email marco.carradore@univr.it

Castellini Alberto

symbol email alberto.castellini@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7908

Ceccato Mariano

symbol email mariano.ceccato@univr.it

Chiarini Andrea

symbol email andrea.chiarini@univr.it symbol phone-number 045 802 8223

Cobelli Nicola

symbol email nicola.cobelli@univr.it symbol phone-number 0458028295

Collet Francesca

symbol email francesca.collet@univr.it symbol phone-number +39 045 8027979

Confente Ilenia

symbol email ilenia.confente@univr.it symbol phone-number 045 802 8174

Dai Pra Paolo

symbol email paolo.daipra@univr.it symbol phone-number +39 0458027093

Dalla Preda Mila

symbol email mila.dallapreda@univr.it

D'Asaro Fabio Aurelio

symbol email fabioaurelio.dasaro@univr.it symbol phone-number 0458028431

Di Persio Luca

symbol email luca.dipersio@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7968

Farinelli Alessandro

symbol email alessandro.farinelli@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7842

Gaudenzi Barbara

symbol email barbara.gaudenzi@univr.it symbol phone-number 045 802 8623

Giachetti Andrea

symbol email andrea.giachetti@univr.it symbol phone-number +39 045 8027998

Guerra Giorgia

symbol email giorgia.guerra@univr.it

Marastoni Niccolo'

symbol email niccolo.marastoni@univr.it

Mola Lapo

symbol email lapo.mola@univr.it symbol phone-number 045/8028565

Owusu Abigail

symbol email abigail.owusu@univr.it

Paci Federica Maria Francesca

symbol email federicamariafrancesca.paci@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7909

Pelgreffi Igor

symbol email igor.pelgreffi@univr.it

Quintarelli Elisa

symbol email elisa.quintarelli@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7852

Raffaele Alice

symbol email alice.raffaele@univr.it

Setti Francesco

symbol email francesco.setti@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7804

Troiano Stefano

symbol email stefano.troiano@univr.it symbol phone-number +39 045 8028817

Vadala' Rosa Maria

symbol email rosamaria.vadala@univr.it

Zardini Alessandro

symbol email alessandro.zardini@univr.it symbol phone-number 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.

Attivato nell'A.A. 2021/2022
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Training
6
F
-
Final exam
22
E
-

1° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD

2° Anno Attivato nell'A.A. 2021/2022

InsegnamentiCreditiTAFSSD
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
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)
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.




S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S009086

Coordinatore

Giorgia Guerra

Crediti

6

Lingua di erogazione

Inglese en

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

IUS/02 - DIRITTO PRIVATO COMPARATO

Periodo

Primo semestre dal 4-ott-2021 al 28-gen-2022.

Obiettivi formativi

Il corso mira a fornire agli studenti nozioni e concetti legali necessari per comprendere il significato, la portata e l'ambito di applicazione delle norme legali nel campo delle nuove tecnologie da una prospettiva comparata e transnazionale. La legge delle nuove tecnologie verrà trattata tanto da una prospettiva teorica, con particolare attenzione all'efficacia e all'efficacia delle norme giuridiche, tanto in ottica pratica, con particolare attenzione ai testi normativi e contrattuali e alle decisioni giudiziarie pertinenti di più giurisdizioni.

Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di:
● conoscere oggetto e metodologia del diritto comparato applicato alle nuove tecnologie, con specifico riferimento alle nozioni ed ai concetti fondamentali relativi ai dati (dati personali, dati sensibili, dati economici, "big data")
● saper sviluppare un’analisi economica relativa alla legge delle nuove tecnologie, con particolar riferimento alla teoria del monopolio e delle economie di scala (consumo, produzione, innovazione)
● conoscere le norme giuridiche europee in materia di conflitto di leggi e conflitto di giurisdizioni in materia di diritto e tecnologie ed associati metodi di risoluzione delle controversie online
● conoscere i rudimenti del diritto comparato e transnazionale di identità personale e relativamente all’identità digitale e leggi sulla protezione dei dati, anche in comparazione: Europa, Stati Uniti e Cina
● conoscere il concetto di proprietà nel diritto comparato, in relazione alle diverse modalità di trattamento dei dati
● conoscere le basi del diritto comparato e europeo per la proprietà intellettuale e concorrenza applicato alle nuove tecnologie (protezione dei dati, protezione di software e banche dati in Europa, Stati Uniti e Cina, concorrenza e concorrenza sleale, abuso di posizione dominante, accordi anticoncorrenziali, relazioni tra diritto della concorrenza e " big data “
● conoscere le basi del diritto europeo, comparato e transnazionale relativamente ai contratti a valere sulle nuove tecnologie e al trasferimento di dati
● saper valutare trasmissione e trattamento dei dati e regole per la protezione dei consumatori.

Programma

L'insegnamento è in lingua inglese e non è richiesta la conoscenza pregressa di istituti giuridici.
Il corso prevede lezioni frontali, discussione in gruppi di casi o analisi di fenomeni concernenti il rapporto diritto e tecnologie. Il materiale (power point, casi, normativa, articoli, video-clips) usato a lezione sarà messo a disposizione su moodle.
Il corso incoraggerà la partecipazione attiva degli studenti e si svolge, essenzialmente, in tre parti:

PART I CONCETTI BASE IN MATERIA DI REGOLAMENTAZIONE E GOVERNANCE DELLE TECNOLOGIE
1. La regulatory tool-box in materia di diritto e tecnologie
2. Il cambiamento tecnologico: impatto sulle caratteristiche strutturali del sistema giuridico
3. Il valore giuridico dei dati
4. Lavoro di gruppo: profili etici e giuridici nell'esperimento della “Moral Machine”

PART II LE COORDINATE REGOLATORIE: UN QUADRO INTRICATO
5. Data governance e data driven regulation
6. La governance dell'intelligenza artificiale in Europa e in prospettiva comparata
7. Profili regolatori delle piattaforme online
9. Privacy e diritti fondamentali
10. (continua) Il data protection
11. Il diritto nell'ecosistema digitale

PART III IL DIRITTO DELL'ERA DIGITALE NEI DIVERSI AMBITI DEL DIRITTO PRIVATO
12. I contratti nel Digital Single Market
13. (continua) Pagamento attraverso i dati (“How much is it? It’s free”….)
14. Smart contracts e blockchain
15. Sicurezza e responsabilità per l'intelligenza artificiale, algoritmi e robots
16. (continua) diversi ambiti applicativi (IoT, smart cities; macchine a guida autonoma)
17. La protezione del consumatore e le sfide poste dai "prodotti intelligenti"
18. (continua) la protezione del consumatore: il diritto ad essere informato nel contesto digitale.
19. La proprietà intellettuale e i dati digitali
20. Il diritto della concorrenza nel digital market
21. (continua) le questioni di diritti della concorrenza
22. AI, sistema giudiziario e risoluzione delle controversie online
23. Simulazione e role game
24. Discussione dei lavori e conclusioni

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.

Modalità d'esame

La prova d'esame è orale.
La votazione finale è volta a valorizzare la partecipazione attiva (in classe o online), durante la discussione di casi e nelle attività proposte.
Per gli studenti che non potranno seguire le lezioni (nè online nè in presenza) verrà consigliato un libro di testo sul quale preparare l'esame orale.
Agli studenti erasmus che hanno regolarmente seguito il corso verrà data la possibilità di sostenere l'esame presentando un approfondimento scritto su un argomento scelto con l'insegnante.

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

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.

 

Documenti e avvisi

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

Scadenziari e adempimenti amministrativi

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

Necessità di attivare un tirocinio per tesi

Per stage finalizzati alla stesura della tesi di laurea, non è sempre necessaria l'attivazione di un tirocinio tramite l'Ufficio Stage. Per maggiori informazioni, consultare il documento dedicato, che si trova nella sezione "Documenti" del servizio dedicato agli stage e ai tirocini.

Regolamento della prova finale

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.
 

Allegati

Titolo Info File
Doc_Univr_pdf Regolamento esame finale | Final exam regulation 387 KB, 27/04/22 

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

Modalità di frequenza

Come riportato nel Regolamento Didattico per l'A.A. 2022/2023, 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


Area riservata studenti