Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
MARIA CHIARA FIORENTINO
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [SM04] BIOLOGIA MOLECOLARE E APPLICATA (Curriculum: BIOLOGIA COMPUTAZIONALE) Master Degree (2 years) - [SM04] APPLIED AND MOLECULAR BIOLOGY (Curriculum: BIOLOGIA COMPUTAZIONALE)
Dipartimento: [040017] Dipartimento Scienze della Vita e dell'AmbienteDepartment: [040017] Dipartimento Scienze della Vita e dell'Ambiente
Anno di corsoDegree programme year : 1 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2023-2024
Anno regolamentoAnno regolamento: 2023-2024
Obbligatorio
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: F - Altro
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
ITALIANO
Italian
Nessuno
None
Lezioni frontali interattive, applicazioni pratiche (svolgimento esercizi e casi studio) con utilizzo di PC.
Interactive frontal lessons, practical applications (exercises and case studies) using a PC.
Il corso si propone di fornire allo studente le seguenti conoscenze:
1) Architettura di alto livello e funzionamento di un calcolatore elettronico
2) Concetti di base della codifica delle informazioni.
3) Concetti base e principali costrutti logici dei linguaggi di programmazione imperativa
4) Linguaggio di programmazione Python.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Lo studente dovrà sviluppare la capacità di:
1) Risolvere problemi ed implementare semplici algoritmi utilizzando il linguaggio Python
2) Analizzare la correttezza di un programma Python ed essere in di eseguire ed effettuare il debug di programmi Python
3) Acquisire dimestichezza con la terminologia di dominio.
Competenze trasversali.
Le competenze acquisite in questo corso mirano a fornire allo studente gli strumenti necessari per:
1) Approfondire la conoscenza dell'hardware di un calcolatore
2) Acquisire dimestichezza ed approfondire la semantica e la sintassi di altri linguaggi di programmazione di alto livello
Knowledge and Understanding.
This course aims to provide the students with the following knowledge:
1) High-level architecture and functioning of a computer
2) Basic concepts of information coding
3) Basic concepts and main constructs of imperative programming languages
4) Python programming language
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
The student will develop the ability to:
1) Solve problems and implement simple algorithms using the Python language
2) Analyze the correctness of a Python program and be able to run and debug a Python program
3) Become familiar with domain terminology
Transversal Skills.
The skills gained in this course aims to provide students with the tools needed to:
1) Deepen the knowledge of the hardware of a computer
2) Become familiar and deepen the semantics and syntax of other high-level programming languages
1. Introduzione al corso e concetti di base dell'informatica.
2. Elaboratori elettronici e sistemi operativi: concetti generali e architettura di alto livello.
3. Rappresentazione e codifica dell’informazione (concetti base).
4. Ambiente di programmazione: interpreti, editor, IDE
5. Introduzione ai computer and Python
6. Introduzione alla programmazione in Python
7. Istruzioni di controllo e sviluppo di programmi
8. Funzioni
9. Sequenze (liste e tuples)
10. Dizionari ed insiemi
11. Programmazione orientata ai vettori
12. Stringhe
13. Operazioni su file
1. Introduction the computer science
2. Computers and operating systems: general concepts and architectures
3. Data representation in computers (basic concepts)
4. Development environments: interpreters, editors, IDEs
5. Introduction to computers and Python
6. Introduction to Python programming
7. Control instructions
8. Functions
9. Sequences (List and Tuples)
10. Dictionaries and sets
11. Vector oriented programming with NumPy
12. Strings
13. Operations on files
La valutazione del livello di apprendimento degli studenti consiste in due prove:
- una prova scritta (obbligatoria), consistente nella soluzione di esercizi proposti su argomenti trattati nel corso, da completare in 120 minuti;
- una prova orale (obbligatoria), consistente in domande di approfondimento sugli esercizi della prova scritta o su qualsiasi altro argomento trattato nel corso.
La prova orale deve essere sostenuta nello stesso appello della prova scritta. Nel caso di esito negativo per la prova orale, lo studente deve ripetere anche la prova scritta.
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Per superare con esito positivo la valutazione dell'apprendimento, lo studente deve dimostrare, attraverso le prove prima descritte, di aver ben compreso i concetti esposti nel corso, possedendo quindi una conoscenza di base delle tecnologie trattate nel corso, nonché avendo sviluppato una adeguata familiarità con il linguaggio di programmazione Python,
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Ad ognuna delle prove prima indicate è assegnato un punteggio compreso tra zero e trenta. Il voto complessivo, in trentesimi, è dato dalla media dei voti ottenuti nelle due prove, con arrotondamento all'intero per eccesso.
Criteri di attribuzione del voto finale.
Perché l'esito complessivo della valutazione sia positivo, lo studente deve conseguire almeno la sufficienza, pari a diciotto punti, in ognuna delle prove prima descritte.
La valutazione massima è raggiunta dimostrando una conoscenza approfondita dei contenuti del corso nell'ambito delle prove.
La lode è riservata agli studenti che, avendo svolto tutte le prove in modo corretto e completo, abbiano dimostrato una particolare brillantezza nella esposizione orale e/o nello svolgimento di progetti software.
Learning Evaluation Methods.
The assessment of students' learning level consists of two exams:
1) a written test (mandatory), involving the solution of exercises on topics covered in the course, to be completed in 120 minutes;
2) an oral exam (mandatory), consisting of in-depth questions about the exercises from the written test or any other topic covered in the course.
The oral exam must be taken in the same session as the written test. In case of a negative outcome in the oral exam, the student must also retake the written test.
Learning Evaluation Criteria.
To successfully pass the assessment of learning, the student must demonstrate, through the tests described above, to possess a full understanding of the technologies covered in the course, as well as to master the Python programming language.
Learning Measurement Criteria.
For each one of the tests specified before it is assigned a score between zero and thirty. The overall grade is the average of grades obtained in the two tests.
Final Mark Allocation Criteria.
In order for the overall outcome of the evaluation to be positive, the student must rate at least 18/30 points in each of the tests described above.
Praise is given to students who, having done all the tests correctly, have demonstrated a particular brilliance in argumentation and/or in the quality of code produced.
Slides del corso disponibili su https://learn.univpm.it
Libri di testo:
Deitel & Deitel Introduzione a Python. Per l'informatica e la data science. Ediz. MyLab.
Lectures slides available at: https://learn.univpm.it
Books:
Deitel & Deitel Introduzione a Python. Per l'informatica e la data science. Ediz. MyLab
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2023-2024
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
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