Syllabus del corso

Esporta

Il corso si propone di fornire allo studente le competenze per un uso di Python per la risoluzione di problemi di media complessità del suo ambito di specializzazione e di tradurli in procedure automatizzate.

Programmazione Python alla risoluzione di problemi di elaborazione dati e modellizzazione.

  • Introduzione all'ambiente PyCharm:
  • Programmazione in Python:
  • operatori, tipi di dati base (interi, decimali, booliani, liste, tuple, insiemi e mappe), variabili ed espressioni;
  • controllo del flusso;
  • funzioni, passaggio parametri;
  • classi (cenni);
  • libreria NumPy;
  • libreria Pandas;
  • libreria Matplotlib;
  • cenni al machine learning: libreria scikit-learn.

Le conoscenze di tipo matematico e logico acquisite nella scuola superiore, Algebra lineare, e concetti base sugli algoritmi.

Lezioni frontali. Le lezioni si svolgono nei laboratori didattici per consentire agli studenti di applicare immediatamente i concetti spiegati.

La verifica dell'apprendimento comprende una prova scritta e una eventuale prova orale. La prova scritta si svolgerà nei laboratori didattici per valutare le abilità dello studente nell'utilizzo di Python e le sue competenze nella risoluzione di semplici problemi.

Paul J. Deitel, Harvey M. Deitel, Introduzione a Python. Per l'informatica e la data science. Pearson, 2021 ISBN: 978-8891915924

Secondo semestre

Italiano

Esporta

The aim of the course is to provide to the students the skill for the use of Python language to solve problems of medium complexity in their field of specialization and to translate them into automated procedures.

Python programming and applications to data manipulation and problem modeling

  • Introduction to PyCharm:
  • Python programming:
  • operators, basic data types (integers, decimals, booleans, lists, tuples, sets and maps), variables and expressions;
  • flow control;
  • functions, parameter passing;
  • classes;
  • NumPy library;
  • Pandas library;
  • Matplotlib library;
  • machine learning: scikit-learn library;

Mathematical-logical knowledge as acquired during high-school, linear algebra and basic concepts on algorithms.

Frontal lessons. Lessons take place in computer science lab to allow students to immediately apply the concepts explained.

Learning assessment includes a written exam and possibly an oral exam. The written exam will take place in the teaching laboratories to evaluate the student's skills in using Python and their competence in solving simple problems.

Paul J. Deitel, Harvey M. Deitel, Intro to Python for Computer Science and Data Science. Pearson, 2020

Second semester

Italian

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Scheda del corso

Settore disciplinare
INF/01
CFU
6
Periodo
Primo Semestre
Tipo di attività
Obbligatorio
Ore
47
Tipologia CdS
Laurea Magistrale
Lingua
Italiano

Opinione studenti

Vedi valutazione del precedente anno accademico

Bibliografia

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Metodi di iscrizione

Iscrizione manuale
Iscrizione spontanea (Studente)