L'insegnamento si propone di spiegare i fondamenti della bioinformatica e della biostatistica, con una particolare attenzione all'applicazione di queste discipline nel contesto delle biotecnologie.
Nell'ambito della bioinformatica, saranno affrontati i principali problemi computazionali legati all'analisi di sequenze biologiche, alla ricostruzione di genomi e alla predizione di strutture proteiche. Verranno inoltre introdotti i concetti base sulle tecniche di apprendimento automatico e intelligenza artificiale per applicazioni in contesti biologici, biotecnologici e biomedici.
Nell'ambito della biostatistica, saranno trattati i principali metodi di statistica descrittiva e statistica inferenziale al fine di guidare lo studente nel processo che parte dal disegno di uno studio sperimentale, procede con l'analisi dei dati raccolti e termina nell'interpretazione statistica e nella comprensione della rilevanza biologica dei risultati ottenuti.

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 computazionali per la soluzione di un dato problema;
- analisi critica, al fine di scegliere i metodi statistici più adeguati per l’analisi di dati e per l’interpretazione dei rispettivi risultati.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione.
Al termine dell'insegnamento lo studente dovrà essere in grado di applicare le conoscenze acquisite per la soluzione di problemi in ambito computazionale e statistico, oltre a:
- sviluppare semplici algoritmi;
- organizzare e trattare automaticamente i dati biologici o risolvere semplici problemi tramite l’utilizzo di fogli di calcolo.

Autonomia di giudizio.
Le conoscenze acquisite attraverso lo studio dei concetti erogati in aula, compresi i momenti di didattica interattiva (lavoro di gruppo in aula, casi di studio, esercizi applicativi della teoria), porranno le basi per poter riconoscere criticamente le situazioni e i problemi in cui applicare le metodologie bioinformatiche e biostatistiche.

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.

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.