L'insegnamento si propone di spiegare i concetti base dell’Informatica e della Statistica, con una particolare attenzione alle applicazioni di carattere biotecnologico. Durante l'insegnamento verranno illustrate le relazioni fra le discipline informatiche e le discipline biologiche: la trattazione dei concetti base dell’Informatica sarà affiancata alla spiegazione dell’importanza che tali concetti rivestono per l’analisi di dati biologici (ad es. ricerca in banche dati biologiche, problemi di Bioinformatica, Biologia Computazionale e Biologia dei Sistemi). 

1. Conoscenza e capacità di comprensione.

Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà sviluppare la capacità di:

- “computational thinking”, al fine di utilizzare in modo appropriato gli strumenti dell’Informatica (algoritmi, metodi computazionali, software) per la soluzione di un dato problema;

- analisi critica relativamente alla scelta dei metodi statistici più adeguati per l’analisi di dati in ambito biologico/clinico, e per l’interpretazione dei rispettivi risultati. 

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione.

Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà essere in grado di applicare le conoscenze acquisite al punto 1 per la soluzione di problemi in ambito computazionale e statistico:

- organizzare e trattare automaticamente i dati o risolvere semplici problemi tramite l’utilizzo di fogli di calcolo (esercitazioni in laboratorio);

- sviluppare semplici algoritmi, programmare in linguaggio Python e utilizzare l’ambiente di sviluppo R per analisi statistiche (esercitazioni in laboratorio).

3. Autonomia di giudizio.

Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà essere in grado di elaborare quanto appreso, e saper riconoscere le situazioni e i problemi in cui le metodologie informatiche e statistiche apprese possano essere utilizzate.

4. Abilità comunicative.

Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà essere in grado di esprimersi in modo appropriato nella descrizione delle tematiche affrontate, con proprietà di linguaggio e sicurezza di esposizione.

5. Capacità di apprendimento

Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà essere in grado di consultare la letteratura sugli argomenti trattati, nonché analizzare, applicare, integrare e collegare le conoscenze acquisite con quanto verrà appreso in insegnamenti correlati all’applicazione delle scienze computazionali e statistiche per l’analisi dei dati.