INTRODUCTION TO CODING AND DATA MANAGEMENT-2 PRACTICE
- Anno accademico
- 2024/2025 Programmi anni precedenti
- Titolo corso in inglese
- INTRODUCTION TO CODING AND DATA MANAGEMENT-2 PRACTICE
- Codice insegnamento
- ET7006 (AF:514510 AR:289131)
- Lingua di insegnamento
- Inglese
- Modalità
- In presenza
- Crediti formativi universitari
- 0 su 12 di INTRODUCTION TO CODING AND DATA MANAGEMENT
- Livello laurea
- Laurea
- Settore scientifico disciplinare
- INF/01
- Periodo
- 4° Periodo
- Anno corso
- 1
- Sede
- RONCADE
- Spazio Moodle
- Link allo spazio del corso
Inquadramento dell'insegnamento nel percorso del corso di studio
Risultati di apprendimento attesi
Gli studenti raggiungeranno i seguenti obiettivi:
- Conoscenza:
i) Acquisire la capacità di utilizzare librerie comuni, come NumPy e Pandas, insieme a strutture dati avanzate per affrontare sfide specifiche;
ii) Comprendere le tecniche di visualizzazione dei dati più comuni e imparare a creare visualizzazioni utilizzando la libreria Seaborn;
iii) Apprendere come organizzare efficacemente il codice in moduli e classi.
- Applicazione delle Conoscenze:
i) Utilizzare strutture di librerie complesse per organizzare, pulire e analizzare i dati al fine di risolvere problemi algoritmici formali;
ii) Strutturare il codice delle soluzioni utilizzando moduli e classi per una migliore organizzazione.
- Comunicazione:
i) Creare diverse visualizzazioni dei dati per analisi preliminari e presentazioni finali.
Prerequisiti
Contenuti
* Operazioni sui file (lettura, scrittura, append)
* Manipolazione dei dati in Pandas (unione di DataFrame, allineamento, gestione di valori non validi e discrepanze, fusione e suddivisione di colonne, gestione dei timestamp, correzione di incoerenze)
* Gestione di più insiemi di dati contemporaneamente e sintesi (ottenimento di distribuzioni, calcolo di percentile, individuazione di paralleli tra campi dati, risoluzione di problemi con i timestamp, estrazione di riepiloghi mensili o annuali)
* Visualizzazione dei dati (creazione di istogrammi con diverse librerie in Python, tracciamento di grafici lineari e scatterplot con Seaborn, integrazione di altri elementi visivi come dimensione e colore)
Testi di riferimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
In tale corso, la valutazione avviene attraverso un esame scritto. L'esame scritto valuta la capacità dello studente di applicare tecniche di problem solving a problemi semplici.
L'esame consiste in un insieme di domande a scelta multipla e esercizi di programmazione, nei quali lo studente è chiamato a scrivere un breve programma per risolvere un problema semplice assegnato.
A seguito del test scritto, può essere previsto un esame orale facoltativo (a discrezione del docente).
Modalità di esame
Graduazione dei voti
In tale corso,
A. i punteggi nella fascia 18-22 saranno assegnati in presenza di:
- comprensione sufficiente delle librerie comuni per la gestione dei dati e la visualizzazione
- competenze sufficienti nello sviluppo di codice utilizzando librerie comuni per l'analisi dei dati
B. i punteggi nella fascia 23-26 saranno assegnati in presenza di:
- comprensione discreta o buona delle librerie comuni per la gestione dei dati e la visualizzazione
- competenze discreta o buona nello sviluppo di codice utilizzando librerie comuni per l'analisi dei dati
C. i punteggi nella fascia 27-30 saranno assegnati in presenza di:
- comprensione eccellente delle librerie comuni per la gestione dei dati e la visualizzazione
- competenze eccellenti nello sviluppo di codice utilizzando librerie comuni per l'analisi dei dati