INTRODUCTION TO COMPUTER SCIENCE AND PROGRAMMING MOD 2
- Anno accademico
- 2025/2026 Programmi anni precedenti
- Titolo corso in inglese
- INTRODUCTION TO COMPUTER SCIENCE AND PROGRAMMING MOD 2
- Codice insegnamento
- FM0637 (AF:575909 AR:323027)
- Lingua di insegnamento
- Inglese
- Modalità
- Blended (in presenza e online)
- Crediti formativi universitari
- 6 su 12 di INTRODUCTION TO COMPUTER SCIENCE AND PROGRAMMING
- Livello laurea
- Laurea magistrale (DM270)
- Settore scientifico disciplinare
- INF/01
- Periodo
- 2° Periodo
- Anno corso
- 1
- Sede
- VENEZIA
- Spazio Moodle
- Link allo spazio del corso
Inquadramento dell'insegnamento nel percorso del corso di studio
Risultati di apprendimento attesi
- Comprendere e utilizzare tipi di dati composti in Python, come liste, dizionari e tuple, per rappresentare e manipolare dati complessi tipici delle Digital Humanities.
- Applicare iteratori e comprensioni di liste per scrivere codice Python più efficiente e leggibile.
- Sviluppare e organizzare programmi modulari attraverso l’uso avanzato di funzioni, moduli e pacchetti.
- Gestire dati esterni tramite la lettura e scrittura di file di testo e CSV, integrandoli in workflow di analisi.
- Utilizzare espressioni regolari per l’elaborazione avanzata di testi e la pulizia dati in ambito digitale e archivistico.
Prerequisiti
Contenuti
- Tipi di dati composti: liste, dizionari, tuple
- Iteratori e comprensioni di liste
2. Interazione con le strutture dati
- Uso avanzato di funzioni e moduli
- Lavorare con dati esterni
3. Lettura e scrittura di file (testo, CSV)
- Utilizzo delle espressioni regolari (modulo re di Python) per l’elaborazione di testi
4.Introduzione alle librerie per la gestione dei dati nelle Digital Humanities
- Panoramica delle librerie e esempi pratici
Testi di riferimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’esame per gli studenti di Digital and Public Humanities Moduli 1 e 2 è un unico esame da 12 crediti, valutato su una scala in trentesimi, con 18 come voto minimo per superare.
La prova d’esame è scritta e si basa principalmente su domande a risposta aperta e su esercizi di programmazione che riflettono i contenuti e le attività affrontate nei due moduli del corso. L’esame si svolgerà utilizzando i computer personali degli studenti e l’ambiente di programmazione adottato durante il corso (Google Colaboratory).
Modalità di esame
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.
Graduazione dei voti
- Voti nella fascia 18–22/30: Sufficiente: Conoscenza e comprensione sufficienti degli argomenti in riferimento al programma; livello basilare nello svolgimento delle attività in classe e a casa; corretta ma limitata capacità di svolgere gli esercizi di programmazione.
- Voti nella fascia 23–25/30. Soddisfacente: Conoscenza e comprensione soddisfacenti degli argomenti del corso; discreta partecipazione e impegno nelle attività in classe e a casa; adeguata capacità di risoluzione degli esercizi di programmazione, con lievi imprecisioni.
- Voti nella fascia 26–28/30. Buono: Conoscenza e comprensione buona degli argomenti in riferimento al programma; buon livello di partecipazione e svolgimento delle attività; corretta ed efficiente risoluzione degli esercizi di programmazione.
- Voti nella fascia 29–30/30 e lode. Molto buono / Eccellente: Conoscenza e comprensione approfondite e autonome degli argomenti del corso; ottima partecipazione alle attività in aula e a casa; solida padronanza nella risoluzione degli esercizi di programmazione, anche in presenza di richieste più complesse o varianti non standard.
Metodi didattici
Nella didattica verranno utilizzati gli strumenti messi a disposizione dalla piattaforma Moodle (chat, wiki, workshop, peer-review) e altri servizi online complementari.
Use of interactive tool for sharing data and snippets of code (Google Colaboratory)
Altre informazioni
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Capitale umano, salute, educazione" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile