Orari Data Science UniVR 2026/2027
Le lezioni del corso di laurea in Data Science dell’Università degli Studi di Verona (UniVR), anno accademico 2026/2027: giorni, orari, aule e docenti. Scegli l’anno per vedere la tua settimana, o cerca un altro corso.
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Gli orari si aggiornano ogni 30 minuti dal servizio di Logistica dell’Università di Verona. Non c’è da registrarsi e non viene chiesto niente: si guarda e si va.
Orario delle lezioni
Orario settimanale delle lezioni di Data Science — Università degli Studi di Verona (UniVR), anno accademico 2026/2027 (corso di laurea magistrale, 2 anni): orari disponibili per 2 annualità (1° e 2° anno), 13 insegnamenti in calendario, lezioni lunedì, martedì, mercoledì, giovedì e venerdì dalle alle . Qui sotto l’orario tipo di ogni anno; le date esatte, settimana per settimana, stanno nel calendario in cima.
Ultima modifica dell’orario rilevata:
1° Anno
| Ora | Lunedì | Martedì | Mercoledì | Giovedì | Venerdì |
|---|---|---|---|---|---|
| – Data protection in business organizations | – Digital transformation and IT change – Marketing research for agrifood and natural resources | – Data protection in business organizations | – Ethics and law of data protection LAW | – Statistical methods for business intelligence (seminar course) | |
| – Ethics and law of data protection LAW | – Probability for data science | – Programming and database Programming | – Continuous optimization for data science | – Continuous optimization for data science | |
| – Logistics, operations e supply chain | – Data visualisation – Ethics and law of data protection ETHICS | – Ethics and law of data protection ETHICS | |||
| – Statistical models for data science | |||||
| – Statistical models for data science | – Marketing research for agrifood and natural resources | – Probability for data science | |||
| – Data visualisation – Statistical methods for business intelligence (seminar course) | |||||
| – Digital transformation and IT change – Logistics, operations e supply chain | – Programming and database Programming | ||||
Lunedì6 lezioni
- 08:30–10:30 Data protection in business organizations
- 10:30–12:30 Ethics and law of data protection LAW
- 12:30–14:30 Logistics, operations e supply chain
- 14:30–16:30 Statistical models for data science
- 16:30–18:30 Digital transformation and IT change
- 16:30–18:30 Logistics, operations e supply chain
Martedì6 lezioni
- 08:30–10:30 Digital transformation and IT change
- 08:30–10:30 Marketing research for agrifood and natural resources
- 10:30–13:30 Probability for data science
- 13:30–15:30 Statistical models for data science
- 15:30–17:30 Data visualisation
- 15:30–17:30 Statistical methods for business intelligence (seminar course)
Mercoledì5 lezioni
- 08:30–10:30 Data protection in business organizations
- 10:30–12:30 Programming and database Programming
- 12:30–14:30 Data visualisation
- 12:30–13:30 Ethics and law of data protection ETHICS
- 14:30–16:30 Marketing research for agrifood and natural resources
Giovedì4 lezioni
- 08:30–10:30 Ethics and law of data protection LAW
- 10:30–12:30 Continuous optimization for data science
- 12:30–14:30 Ethics and law of data protection ETHICS
- 14:30–17:30 Probability for data science
Venerdì3 lezioni
- 08:30–10:30 Statistical methods for business intelligence (seminar course)
- 10:30–13:30 Continuous optimization for data science
- 16:30–18:30 Programming and database Programming
2° Anno
| Ora | Lunedì | Martedì | Mercoledì | Giovedì | Venerdì |
|---|---|---|---|---|---|
| – Data protection in business organizations | – Digital transformation and IT change – Marketing research for agrifood and natural resources | – Data protection in business organizations | – Statistical methods for business intelligence | ||
| – Continuous optimization for data science | – Continuous optimization for data science | ||||
| – Logistics, operations e supply chain | – Data visualisation | ||||
| – Statistical models for data science | |||||
| – Statistical models for data science | – Marketing research for agrifood and natural resources | ||||
| – Data visualisation – Statistical methods for business intelligence | |||||
| – Digital transformation and IT change – Logistics, operations e supply chain | |||||
Lunedì5 lezioni
- 08:30–10:30 Data protection in business organizations
- 12:30–14:30 Logistics, operations e supply chain
- 14:30–16:30 Statistical models for data science
- 16:30–18:30 Digital transformation and IT change
- 16:30–18:30 Logistics, operations e supply chain
Martedì5 lezioni
- 08:30–10:30 Digital transformation and IT change
- 08:30–10:30 Marketing research for agrifood and natural resources
- 13:30–15:30 Statistical models for data science
- 15:30–17:30 Data visualisation
- 15:30–17:30 Statistical methods for business intelligence
Mercoledì3 lezioni
- 08:30–10:30 Data protection in business organizations
- 12:30–14:30 Data visualisation
- 14:30–16:30 Marketing research for agrifood and natural resources
Giovedì1 lezione
- 10:30–12:30 Continuous optimization for data science
Venerdì2 lezioni
- 08:30–10:30 Statistical methods for business intelligence
- 10:30–13:30 Continuous optimization for data science
Insegnamenti
1° Anno
- Continuous optimization for data scienceAlbi Giacomo
- Data protection in business organizationsMansoldo Sofia
- Data visualisationGiachetti Andrea
- Digital transformation and IT changeGangitano Lorenzo
- Ethics and law of data protection ETHICSChiurco Carlo
- Ethics and law of data protection LAWGatti Stefano
- Logistics, operations e supply chainGaudenzi Barbara
- Marketing research for agrifood and natural resourcesBazzani Claudia
- Probability for data scienceCollet Francesca, Dai Pra Paolo
- Programming and database ProgrammingMarastoni Niccolò
- Statistical methods for business intelligence (seminar course)Vardanyan Viktorya
- Statistical models for data scienceBoscolo Galazzo Ilaria, Di Persio Luca
2° Anno
- Continuous optimization for data scienceAlbi Giacomo
- Data protection in business organizationsMansoldo Sofia
- Data visualisationGiachetti Andrea
- Digital transformation and IT changeGangitano Lorenzo
- Logistics, operations e supply chainGaudenzi Barbara
- Marketing research for agrifood and natural resourcesBazzani Claudia
- Statistical methods for business intelligenceVardanyan Viktorya
- Statistical models for data scienceBoscolo Galazzo Ilaria, Di Persio Luca
Dove si svolgono le lezioni
Le lezioni di Data Science si tengono nelle sedi Borgo Roma - Ca' Vignal 3, Borgo Roma - Ca' Vignal 1, Borgo Roma - Ca' Vignal 3 - Piramide e Borgo Roma - Ca' Vignal 2.
- T.02b — Borgo Roma - Ca' Vignal 3
- Aula 1.01 — Borgo Roma - Ca' Vignal 3
- Aula H — Borgo Roma - Ca' Vignal 2
- Aula M — Borgo Roma - Ca' Vignal 2
- Aula T.05 — Borgo Roma - Ca' Vignal 3
- Aula T.06 — Borgo Roma - Ca' Vignal 3
- Aula C — Borgo Roma - Ca' Vignal 1
- Aula 1.02 — Borgo Roma - Ca' Vignal 3
- Aula T.04 — Borgo Roma - Ca' Vignal 3
- Aula Delta — Borgo Roma - Ca' Vignal 3 - Piramide
- Aula I — Borgo Roma - Ca' Vignal 2
Informazioni sull’orario
- Corso di laurea
- Data Science — Università degli Studi di Verona (UniVR)
- Durata del corso
- Corso di laurea magistrale, 2 anni
- Area
- Informatica
- Anno accademico
- 2026/2027
- Annualità con orario
- 1° Anno, 2° Anno
- Giorni con lezioni
- Lunedì, Martedì, Mercoledì, Giovedì e Venerdì
- Fascia oraria
- dalle 08:30 alle 18:30
- Periodo
- primo semestre, lezioni pubblicate dal
Tutto su Data Science
- Il corso di Data Science: piano di studi, crediti e docenti
- Tasse universitarie: rate in base all’ISEE
Fonte e aggiornamento dei dati
I dati provengono dal servizio di Logistica dell’Università di Verona e vengono riletti ogni settimana. UniDomani è un’associazione studentesca indipendente e questa pagina non costituisce un canale ufficiale dell’Ateneo: prima di un esame o di un cambio d’aula conviene confrontare con la fonte. Scheda del corso sul sito dell’ateneo: corsi.univr.it.
Informazioni sul corso di Data Science: piano di studi, crediti, docenti e gruppi.