Scienze e ingegneria · Dipartimento di Informatica

Data Science

Laurea magistrale di 2 anni (120 CFU), si studia a Verona. 25 insegnamenti per 165 CFU fra obbligatori e a scelta, tenuti da 32 docenti. L’accesso prevede una procedura di valutazione dei requisiti, le lezioni sono in inglese.

Calendario lezioni Regolamento Scheda univr.it

Il piano di studi

Anno per anno e semestre per semestre, con i crediti di ogni insegnamento.

Primo anno

4 esami · 39 CFU

Periodo non indicato da UniVR

  • 12CFU Programming and database Niccolò Marastoni INFO-01/A
  • 9CFU Business organisation and management Silvia Blasi , Daniela Pianezzi ECON-07/A
  • 9CFU Ethics and law of data protection GIUR-01/A ,PHIL-03/A
  • 9CFU Probability for data science Paolo Dai Pra , Francesca Collet MATH-03/B

Secondo anno

21 esami · 126 CFU

Periodo non indicato da UniVR

  • 6CFU Big data epistemology Fabio Aurelio D'Asaro , Massimiliano Badino PHIL-02/A
  • 6CFU Business analytics Non ancora assegnato ECON-08/A
  • 6CFU Comparative and transnational law & technology Non ancora assegnato GIUR-11/A
  • 6CFU Complex systems and social physics (seminar course) PHYS-02/A
  • 6CFU Continuous optimization for data science Giacomo Albi MATH-05/A
  • 6CFU Cybercrime Ancora Da Definire GIUR-14/A
  • 6CFU Data protection in business organizations Sofia Mansoldo GIUR-02/A
  • 6CFU Data security & privacy Non ancora assegnato INFO-01/A
  • 6CFU Data visualisation Andrea Giachetti INFO-01/A
  • 6CFU Digital marketing and market research Silvia Blasi , Ilenia Confente ECON-07/A
  • 6CFU Digital transformation and IT change Lorenzo Gangitano ECON-08/A
  • 6CFU Discrete optimization and decision making Romeo Rizzi MATH-06/A
  • 6CFU Logistics, operations & supply chain Barbara Gaudenzi , Alessandro Rizzotti ECON-07/A
  • 6CFU Machine learning for data science Marco Cristani IINF-05/A
  • 6CFU Marketing research for agrifood and natural resources Claudia Bazzani AGRI-01/A
  • 6CFU Mining massive datasets Damiano Carra IINF-05/A
  • 6CFU Network science and econophysics (seminar course) Non ancora assegnato PHYS-02/A
  • 6CFU Social research Non ancora assegnato GSPS-05/A
  • 6CFU Statistical learning Alberto Castellini INFO-01/A
  • 6CFU Statistical methods for business intelligence (seminar course) Viktorya Vardanyan STAT-01/A
  • 6CFU Statistical models for data science Luca Di Persio , Ilaria Boscolo Galazzo MATH-03/B

Chi insegna

32 docenti del corso, con il contatto di ateneo.

Cosa si studia

Si impara a far parlare i dati senza far dire loro quello che non dicono. Statistica e probabilità, apprendimento automatico, basi di dati e sistemi per grandi volumi, più la parte che spesso si sottovaluta: pulire, capire e presentare. Sbocco naturale ovunque qualcuno raccolga numeri e non sappia cosa farne, che oggi vuol dire quasi ovunque.

Gli estremi ufficiali stanno sulla scheda di univr.it (si apre in una nuova scheda)

Per chi frequenta

Quando ci sono le lezioni

Com’è fatta la settimana di Data Science nell’anno accademico 2026/2027, in breve. L’orario completo — giorno, ora, aula e docente di ogni lezione, settimana per settimana — sta nella pagina degli orari di Data Science.

  • 1° Anno — lezioni lunedì, martedì, mercoledì, giovedì e venerdì, dalle alle ; 12 insegnamenti nelle prime settimane
  • 2° Anno — lezioni lunedì, martedì, mercoledì, giovedì e venerdì, dalle alle ; 8 insegnamenti nelle prime settimane

Dati dal servizio Logistica dell’Università di Verona. UniDomani è un’associazione studentesca indipendente: prima di un esame o di un cambio d’aula conviene sempre confrontare con la fonte ufficiale.

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Dati dalla scheda ufficiale del corso su univr.it, riletti ogni settimana: ultima modifica rilevata il . UniDomani è un’associazione studentesca indipendente e questa pagina non costituisce un canale ufficiale dell’Ateneo: per immatricolazioni, scadenze e graduatorie fa fede il sito dell’ateneo. Segnala un errore