INTRODUCTION TO CODING AND DATA MANAGEMENT-1

Lo scopo del corso è insegnare a risolvere problemi usando un approccio algoritmico attraverso il pensiero computazionale.
Gli studenti apprenderanno le tecniche di base del "problem solving" e come metterle in pratica utilizzando uno specifico linguaggio di programmazione.

Il corso fornisce un'introduzione alle basi dell'informatica e della programmazione, intesa come la capacità di modellare problemi reali e progettare soluzioni algoritmiche per risolverli.

Gli studenti otterranno le seguenti conoscenze:
- Conoscenza del funzionamento del computer e di come dati vengono salvati in memoria
- il linguaggio di programmazione Python
- elementi di algoritmi e strutture dati

Gli studenti otterranno inoltre le seguenti capacità:
- tecniche di problem solving nel dominio dell'informatica
- capire e realizzare programmi nel linguaggio Python

Il corso "Mathematics For Decision Sciences", che introduce i temi della logica, funzioni, vettori e matrici.

1. Introduzione alla programmazione ed a Python
- Pensiero Computazionale, una "computational machine" per Python
- Funzionamento del calcolatore, algoritmi
- Rappresentazione binaria delle informazioni
- Introduzione al linguaggio di programmazione Python

2. Tipi di dati Python
- Variabili, valori e tipi
- Tipi di dati Integer, Float, String, Boolean e relativi operatori

3. Condizioni:
- variabili booleane
- if/else, condizioni annidiate

4. Cicli
- Il ciclo while
- Il ciclo for

5. Stringhe
- slicing
- formattazione

6. Liste in Python
- Creazione e manipolazione di liste
- Iterare attraverso le liste

7 Funzioni
- definizione e chiamata
- valori di ritorno

8. Algoritmi
- introduzione alla complessita'
- pattern di problem solving

9. Dizionari e Set

10. Lettura e Scrittura di file di testo

libro di testo:
- Think Python. How to Think Like a Computer Scientist. Green Tea Press. Allen Downey. Second Edition.

Altre risorse fornite durante il corso.

L'esame è scritto e mira a verificare le capacità dello studente di applicare il problem solving a semplici problemi.
Consiste in una serie di domande a risposta multipla e problemi di programmazione in cui allo studente è richiesto di realizzare brevi programmi per risolvere i problemi forniti.
Allo scritto segue un orale opzionale (a discrezione del docente).

scritto

Il/la docente ha il dovere di vigilare affinché siano rispettate le regole di autenticità e originalità delle prove d'esame. Di conseguenza, nei casi in cui vi sia il sospetto di un comportamento irregolare, l'esame può prevedere un ulteriore approfondimento, contestuale alla prova d'esame, che potrà essere realizzato anche in modalità differente rispetto alle modalità sopra riportate.

La graduazione dei voti si basa sulla valutazione della capacità dello studente di trasformare un problema nel suo equivalente algoritmico, scrivendo lo stesso in codice python.

In particolare:
A. I punteggi compresi tra 18 e 22 saranno assegnati in presenza di:
- una conoscenza sufficiente dei sistemi informatici, delle basi di Python e degli algoritmi
- sufficienti competenze nelle tecniche di base di problem-solving, nell'implementazione di soluzioni nel linguaggio di programmazione Python e nella generazione di visualizzazioni di dati di base.
B. I punteggi compresi tra 23 e 26 saranno assegnati in presenza di:
- una conoscenza discreta o buona dei sistemi informatici, delle basi di Python e degli algoritmi
- competenze discrete o buone competenze nelle tecniche di base di problem-solving, nell'implementazione di soluzioni nel linguaggio di programmazione Python e nella generazione di visualizzazioni di dati di base.
C. I punteggi compresi tra 27 e 30 saranno assegnati in presenza di:
- un'ottima conoscenza dei sistemi informatici, delle basi di Python e degli algoritmi
- eccellenti competenze nelle tecniche di base di problem-solving, nell'implementazione di soluzioni nel linguaggio di programmazione Python e nella generazione di visualizzazioni di dati di base.

Lezioni ed esercitazioni. Le lezioni intervallano parti teoriche ad analisi di esercizi, in modo che gli studenti possano applicare direttamente le nozioni apprese e auto-valutare il proprio progresso.