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Oggetto:
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Informatica per le scienze naturali (II SEM)

Oggetto:

Informatics for natural science

Oggetto:

Anno accademico 2022/2023

Codice attività didattica
INT 1415
Docenti
Prof. Matteo Baldoni (Referente)
Prof. Luca Anselma
Prof. Ivan Molineris
Corso di studio
Corso SSST
Periodo
Secondo semestre
Tipologia
A scelta dello studente
Crediti/Valenza
6 (36 ore)
SSD attività didattica
INF/01 - informatica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Obbligatoria
Tipologia esame
Prova pratica
Oggetto:

Sommario insegnamento

Oggetto:

Obiettivi formativi

Il corso ha l’obiettivo di introdurre lo studente alla programmazione orientata agli oggetti con Python e all’utilizzo di Python nella bioinformatica e nella data science.
Le modalità di svolgimento dell’attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso.

The course aims at introducing the student to the object-oriented programming with Python and the use of Python for bioinformatics and data science.

Oggetto:

Programma

Modulo 1 - Programmazione (OO) con Python

Docenti: Matteo Baldoni (14 ore)

Python: variabili, espressioni e istruzioni. Funzioni. Espressioni condizionali. Ricorsione e iterazione. Classi e oggetti

 

Modulo 2 - Elementi di Bioinformatica 

Docenti: Ivan Molineris(10 ore)

Elementi base di bioinformatica.

Breve storia della bioinformatica e basi di biologia. Sfide recenti: sequenziamento a singola cellula. Python base: implementazione di un algoritmo di clustering da zero. Confronto con approcci basati su librerie (pands/scikit). Pipeline scalabili e riproducibili con Snakemake.

 

Modulo 3 - Tecniche di data science con Python

Docenti: Luca Anselma (12 ore)

Introduzione alla data science. Concetti e tecniche di base per l’apprendimento automatico. Notebook Jupyter. DataFrame pandas. Scikit-learn.

 

Module 1 - (OO) Programming with Python

Teaching staff: Matteo Baldoni (14 hours)

Python: variables, expressions, and instructions. Conditional expressions. Recursion and iteration. Classes and objects.

 

Module 2 - Fundamentals of Bioinformatics

Teaching staff: Ivan Molineris (10 hours)

Fundamentals of Bioinformatics

Brief historical overview of bioinformatics and biology. Recent challenges: single cell sequencing. Vanilla python: from scratch
implementation of a clustering algorithm. Comparison with a library (pandas/scikit)
based approach. Reproducible and scalable pipelines with Snakemake.

 

Module 3 - Data science techniques with Python

Teaching staff: Luca Anselma (12 hours)

Introduction to data science. Basic concepts and techniques for machine learning. Jupyter notebooks. Pandas dataframes. Scikit-learn.

 

Oggetto:

Modalità di insegnamento

3 moduli di insegnamento

 3 teaching modules

Oggetto:

Modalità di verifica dell'apprendimento

Esonero e breve orale.

Le modalità di verifica dell’attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso.

Written exoneration and short oral exam.

Testi consigliati e bibliografia



Oggetto:
Libro
Titolo:  
Think Python 2nd edition – How to Think Like a Computer Scientist
Anno pubblicazione:  
2015
Editore:  
O’Reilly
Autore:  
Allen B. Downey
Obbligatorio:  
Si
Oggetto:

- Allen B. Downey. Think Python 2nd edition – How to Think Like a Computer Scientist. O’Reilly, 2015.

- Jake VanderPlas. Python Data Science Handbook. O’Reilly, 2016.

 - Allen B. Downey. Think Python 2nd edition – How to Think Like a Computer Scientist. O’Reilly, 2015.

- Jake VanderPlas. Python Data Science Handbook. O’Reilly, 2016.



Registrazione
  • Chiusa
    Apertura registrazione
    23/01/2023 alle ore 00:00
    Chiusura registrazione
    21/02/2023 alle ore 23:59
    Oggetto:
    Ultimo aggiornamento: 24/02/2023 09:29
    Location: https://ssst.campusnet.unito.it/robots.html
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