Ingegneria civile e ambientale
Cod 198292
- Laurea triennale
- 3 anni
- 180 CFU
- L-7 R
IINF-05/A
Fondamenti di programmazione e Data Analytics
Codice: 20810295
Scheda insegnamento
- Anno Accademico di erogazione
- 2026/2027
- Corso di studi
- Ingegneria civile e ambientale
- Periodo di erogazione
- Primo semestre
- CFU
- 9 CFU
- Lingua
- Italiano
- SSD
- IINF-05/A
Scopri il programma didattico
Programma, testi adottati e modalità d’esame sono quelli pubblicati dai docenti per l’anno accademico 2026/2027. L’insegnamento è diviso in canali: ogni canale ha il suo programma.
- Docente
- Stefano Iannucci
- Curriculum
- Curriculum unico
- Anno di corso
- 1
- Periodo
- Primo semestre
- Ore
- 81
- CUIN
- 260005863
Programma
Programmazione in C e Python
- Sintassi
- Strutture dati
- Calcolo numerico (vettori e matrici)
- Gestione dati (tabelle)
- Analisi Dati
Prerequisiti
Non sono richiesti particolari prerequisiti allo studente.
Testi adottati
A. Bellini, A. Guidi, "Linguaggio C. Una guida alla programmazione con elementi di Python", VI Edizione, McGraw-Hill.
Bibliografia di riferimento
Documentazione ufficiale Python: https://docs.python.org/3/
Documentazione NumPy per il calcolo numerico: https://numpy.org/doc/
Documentazione Pandas per la manipolazione e analisi dati: https://pandas.pydata.org/docs/index.html
Testo: W. McKinney: “Python for Data Analysis” disponibile anche in versione gratuita on-line https://wesmckinney.com/book/
Modalità di erogazione
Le lezioni saranno erogate in didattica frontale con l'ausilio di un computer per la visualizzazione delle slide e per lo svolgimento di esercitazioni pratiche da parte del professore.
Modalità di frequenza
La frequenza è facoltativa.
Modalità di valutazione
La valutazione consiste in una prova scritta composta da esercizi di programmazione e domande teoriche riguardanti il programma del corso.
Prove previste
- Prova scritta
- Prova pratica
- Docente
- Andrea Gemma
- Curriculum
- Curriculum unico
- Anno di corso
- 1
- Periodo
- Primo semestre
- Ore
- 81
- CUIN
- 260005863
Il docente non ha ancora pubblicato il programma di questo canale.
Esplora gli obiettivi dell’insegnamento
Ambito disciplinare: matematica, informatica e statistica
Obiettivo del corso è fornire agli studenti gli strumenti metodologici e concettuali per la progettazione di algoritmi e l'implementazione di programmi per la soluzione automatica di problemi.
Obiettivi particolari sono:
- introdurre l'informatica come disciplina per la soluzione automatica di problemi;
- introdurre strumenti e metodologie per la progettazione di algoritmi;
- introdurre concetti, metodologie e tecniche fondamentali della programmazione;
- introdurre concetti e metodi per l'utilizzo di programmi per problemi di data analytics
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di affrontare un problema di programmazione in tutte le sue parti, ovvero:
- comprendere, analizzare e formalizzare il problema
- progettare un algoritmo risolutivo utilizzando tecniche iterative
- implementare l'algoritmo in un linguaggio di programmazione utilizzando opportune strutture dati e funzioni.
- affrontare problemi di data analytics utilizzando opportune librerie i;
Risultati di apprendimento attesi — Stefano Iannucci
Obiettivo del corso è fornire agli studenti gli strumenti metodologici e concettuali per la progettazione di algoritmi e l'implementazione di programmi per la soluzione automatica di problemi.
Obiettivi particolari sono:
- introdurre l'informatica come disciplina per la soluzione automatica di problemi;
- introdurre strumenti e metodologie per la progettazione di algoritmi;
- introdurre concetti, metodologie e tecniche fondamentali della programmazione;
- introdurre concetti e metodi per l'utilizzo di programmi per problemi di data analytics
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di affrontare un problema di programmazione in tutte le sue parti, ovvero:
- comprendere, analizzare e formalizzare il problema;
- progettare un algoritmo risolutivo utilizzando tecniche iterative;
- implementare l'algoritmo in un linguaggio di programmazione utilizzando opportune strutture dati e funzioni;
- affrontare problemi articolati di data analytics utilizzando opportune librerie
Esempi di domande d’esame
Stefano Iannucci
Rispetto al dataset assegnato:
1) Calcolare la media e deviazione standard della colonna X
2) Estrarre solo i record che soddisfano una particolare condizione
3) Visualizzare la distribuzione di frequenza delle colonna Y
Cosa è un DataFrame?
Quale è la struttura dati migliore per rappresentare un'associazione di tipo chiave-valore?
Dato i seguenti dati forniti da un sensore: .... come è possibile archiviare questi dati?