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ELEMENTI DI INFORMATICA

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ELEMENTS OF INFORMATICS

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Anno accademico 2021/2022

Codice attività didattica
MFN1306A
Docente
Prof.ssa Francesca Cordero
Corso di studio
Scienze Biologiche D.M. 270
Anno
3° anno
Tipologia
Propedeutico
Crediti/Valenza
4
SSD attività didattica
INF/01 - informatica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Scritto
Tipologia unità didattica
modulo
Corso integrato
ELABORAZIONE INFORMATICA DEI DATI SPERIMENTALI (MFN1306)
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Sommario del corso

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Obiettivi formativi

Il corso si prefigge l'obiettivo di descrivere le metodologie, le tecniche ed i relativi strumenti informatici che permettono l'analisi di dati sperimentali.

Il modulo elementi di Informatica fornira' agli studenti le conoscenze di base per utilizzare  strumenti informatici quali foglio di calcolo (quali per esempio Excel e Calc) ed  ambienti di sviluppo specifici per l'analisi statistica dei dati (quale per esempio R).

Aim of the course is to introduce methods, techniques and related computer science instruments for the analysis of experimental data coming from biological sciences.

 Elements of computer science module provides the basic knowledge to use computer science applications as  Spreadsheet  (e.g. Excel, Calc,...) and  programming languages  for statistical computing and graphics (e.g. R programming language)

 

 

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Risultati dell'apprendimento attesi

Utilizzo degli strumenti informatici quali fogli di calcolo o ambienti di sviluppo per l'analisi statistica dei dati.

Eseguire le analisi statistiche richieste dal problema trattato identificando lo strumento informatico piu' adatto.

Fornire una descrizione sintetica delle metodologie utilizzate e dei risultati ottenuti

La frequanza alle lezioni e alle esercitazioni è facoltativa, ma fortemente consigliata vista la necessità di apprendere l'utilizzo di software dedicati.

The basic knowledge to use  application  as  Spreadsheet  and  programming languages  for statistical computing and graphics.

The ability to identify the most appropriate IT tool for the analysis of specific biological data.

The capability  to provide  a synthetic description of the techniques employed and of the results obtained from the statistical analysis performed.

 

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Programma

 Introduzione all'informatica:
        -  breve storia delle macchine di calcolo,
        -  struttura di un elaboratore,
        -  concetto di algoritmo,
        -  introduzione alla teoria della complessita',
        -  linguaggi di programmazione,
        -  cenni di algebra Booleana.

Fogli di calcolo:
        - introduzione all'utilizzo di un foglio di calcolo,
        - funzioni avanzate: funzioni, grafici, filtri.

 Introduzione all'ambiente di sviluppo R:
       - installazione;
       - strutture dati;
       - principi di programmazione;
       - grafici in R;
       - introduzione alla statistica in R.

Introduction to computer science:
       - History of computing machines;
       - Computer architecture;
       - Introduction to algorithms;    
       - Introduction to complexity theory;
       - Basic concepts of any programming language;
       - Boolean algebra.

Spreadsheets:
       - Introduction to spreadsheet;
       - Advanced functionalities: functions, graphics, filters.

Introduction to   R programming language:
       - R installation;
       - R data structures;
       - R programming principles;
       - Graphics in R;
       - Introduction to statistics in R.

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Modalità di insegnamento

L'insegnamento si articola in 10 ore di lezioni frontali e 18  ore di laboratorio. Il laboratorio prevede esclusivamente attività pratiche.

Le slide presentate a lezione sono fornite agli studenti nei materiali didattici online.

The course consists of 10 hours of lectures, and 19 hours of laboratory. Laboratory  includes exclusively practical activities.

The slides presented during lectures are available to students as online materials.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Modalita':  scritto L'esame richiederà anche un’esercitazione pratica sui fogli di calcolo o sugli ambienti  di sviluppo  per l'analisi statistica dei dati.

 ESAME SCRITTO:
- dieci domande a scelta multipla sugli argomenti del corso (5 opzioni possibili, con possibilità di 0-5 opzioni corrette);
- un esercitazione pratica sui fogli di calcolo o sull'ambienti  di sviluppo  per l'analisi statistica dei dati.


Il punteggio massimo ottenibile è 30 e lode.

The exam consists of a written test and requires a practice exercise on Spreadsheet  or  programming languages  for statistical computing and graphics.

WRITTEN EXAMINATION:

-   ten multiple choice questions on course topics (4 options, with the possibility of 0-4 correct options);

- a practice exercise on Spreadsheet  or  programming languages  for statistical computing and graphics

The maximum possible score is 30 cum laude .

Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

- Paolo Camagni, Algoritmi e basi della programmazione, Hoepli

- J. Glenn Brookeshear, “Informatica Una Panoramica Generale”, Pearson/Addison Wesley

- The R Manuals: An Introduction to R (http://cran.r-project.org/doc/manuals/r-releas /Rintro.pdf)

- Diapositive mostrate a lezioni e  testi relativi (Campusnet, materiale didattico)

- Paolo Camagni, Algoritmi e basi della programmazione, Hoepli

- J. Glenn Brookeshear, “Informatica Una Panoramica Generale”, Pearson/Addison Wesley

- The R Manuals: An Introduction to R (http://cran.r-project.org/doc/manuals/r-releas /Rintro.pdf)

- Slides shown during the lectures  and related texts (Campusnet, teaching materials)



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Note

Curriculum Cellulare Biomolecolare, Curriculum Ecologico Ambientale, Curriculum Tecnico Analitico

 

Cellular Biomolecular Curriculum, Ecology and Environment Curriculum, Technical Analytical Curriculum

Registrazione
  • Aperta
    Apertura registrazione
    01/03/2020 alle ore 00:00
    Chiusura registrazione
    31/12/2022 alle ore 23:55
    Oggetto:
    Ultimo aggiornamento: 09/06/2021 09:38
    Location: https://biologia.campusnet.unito.it/robots.html
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