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ELEMENTI DI INFORMATICA
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ELEMENTS OF INFORMATICS
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Anno accademico 2019/2020
- Codice dell'attività didattica
- MFN1306A
- Docente
- Dott. Marco Beccuti
- Insegnamento integrato
- Corso di studi
- Scienze Biologiche D.M. 270
- Anno
- 3° anno
- Tipologia
- Propedeutico
- Crediti/Valenza
- 4
- SSD dell'attività didattica
- INF/01 - informatica
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Facoltativa
- Tipologia d'esame
- Scritto
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Sommario insegnamento
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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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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 .
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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.Testi consigliati e bibliografia
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- 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
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