93202 - LABORATORIO DI INFORMATICA

Scheda insegnamento

SDGs

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.

Imprese innovazione e infrastrutture

Anno Accademico 2021/2022

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso gli studenti conoscono le basi della programmazione nel linguaggio Python e dell’utilizzo delle principali librerie di Python per il calcolo statistico e scientifico e possiedono le competenze per eseguire analisi di semplici casi di studio con il linguaggio Python.

Contenuti

Il linguaggio Python. Espressioni, tuple, liste, comprehension, set, dizionari. Istruzioni di ripetizione e scelta. Package NumPy e Panda e confronto con il linguaggio R. Esempi di elaborazione tratti dalla letteratura del Machine Learning.

Testi/Bibliografia

Letture consigliate:

Parker, J. R. (2016). Python: An Introduction to Programming. Mercury Learning & Information.

Zhang, Y. (2015). An Introduction to Python and Computer Programming. Senegal: Springer Singapore. Nota: questa monografia è basata su Python v. 2, che presenta piccole differenze rispetto a Python v. 3.

Entrambe le monografie sono E-book liberamente scaricabili con le credenziali istituzionali studentesche, e ricercabili in

http://sba.unibo.it | Risorse online| E-book | Ricerca un e-book nel Catalogo A-Link

Metodi didattici

NOTA: In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio, in modalità e-learning.

Le lezioni del corso sono suddivise in
• lezioni frontali per due terzi del numero di ore
del corso,
• lezioni di laboratorio, per un terzo del numero di ore
del corso

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Prova orale, nella quale lo studente deve dimostrare: conoscenza del vocabolario specifico inerente gli elementi del linguaggio Python e padronanza delle tecniche di programmazione in Python, applicate sia ad algoritmi generali che a casi di analisi in Machine Learning.

Strumenti a supporto della didattica

Presentazioni con slide, laboratorio di PC con interprete Python

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Stefano Lodi

Consulta il sito web di Tommaso Pirini