B0064 - INTRODUZIONE ALLA DATA SCIENCE E AL PENSIERO COMPUTAZIONALE

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente avrà una buona conoscenza e comprensione delle nozioni di base concernenti l’algoritmica e la programmazione con il linguaggio Python, in particolare di problemi con grandi quantità di dati. Lo studente sarà in grado di applicare le conoscenze apprese per leggere, scrivere e testare programmi utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Lo studente sarà inoltrein grado di comprendere prototipi e programmi realizzati da terzi. Grazie alle conoscenze apprese, lo studente sarà in grado di valutare i pro e i contro di un prototipo o di una implementazione nel linguaggio Python di un programma facente uso di tecniche di algoritmica per trattare strutture dati tratte dal web o da repository aperti.

Contenuti

• Definire una base solida omogenea della struttura del processo computazionale.
• Strutturare il concetto di programmazione e di linguaggio di programmazione.
• Elaborare il concetto di trasformazione digitale.
• Evidenziare il concetto di produzione del software, da un punto di vista sia organizzativo che cognitivo.
• Presentare come l'uso del pensiero computazionale e degli strumenti informatici possano risolvere problemi di organizzazione dei sistemi, di comprensione di strutture complesse e di previsione di eventi.
• Fornire l'elaborazione del testo e la sua comprensione come paradigma interpretativo del processo di trasformazione digitale.
  
  

Testi/Bibliografia

Non c'è un libro di testo obbligatorio. Qui nel seguito si presenta una serie di lettura consigliate:

• Dirk Hovy, Text Analysis in Python for Social Scientists - Discovery and Exploration,  Cambridge University Press, 2021, ISBN 978-1108873352
• Sofía De Jesús , Dayrene Martinez, Applied Computational Thinking with Python, Packt Publishing, 2020, ISBN 978-1839219436
• Autori multipli, The LaTeX Wikibook, Wikibooks community, https://en.wikibooks.org/wiki/LaTeX

 

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Lo studente può decidere la forma valutativa che preferisce tra le seguenti:

• orale omnicomprensivo,

• elaborazione di un testo su un ambito specifico del corso seguito da un orale focalizzato,

• predisposizione di un elaborato sulla conoscenza distribuita che evidenzi la conoscenza del materiale presentato nel corso

Strumenti a supporto della didattica

Questo è un corso gestito in strettissima sinergia con il corso di Laboratorio di Programmazione.

Il corso utilizza strumenti usuali per le attività didattiche ed una piattaforma sperimentale unica basata sull'integrazione di LLMs, reti semantiche, e HPC (https://research.constructor.tech/) gentilmente fornita dal pionieristico Constructor Group (https://constructor.tech).

Il docente è raggiungibile via email (g.succi@unibo.it) e telegram (t.me/G14nc4r10).

Il ricevimento studenti è gestito on demand, previa richiesta da fare preferibilmente su telegram.

Il corso usa come veicolo primario di comunicazione il seguente gruppo telegram cui gli studenti devono iscriversi quanto prima: https://t.me/+J0pZPw-QoBRiZjM0 .

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Giancarlo Succi