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Informatica per le scienze naturali (II SEM)

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Informatics for natural science

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Anno accademico 2023/2024

Codice attività didattica
INT 1415
Docenti
Luca Anselma (Referente)
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
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Sommario insegnamento

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Avvisi

Aggiornamento - Orario delle Lezioni - Corso Informatica per le scienze naturali (II semestre, A.A. 2023/24) AVVISO - POSTICIPO LEZIONE INFORMATICA PER LE SCIENZE NATURALI
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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.

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

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Programma

Modulo 1 - Programmazione Orientata agli Oggetti con Python nbytghsq2

Docenti: Luca Anselma (8 ore) Ivan Molineris (6 ore)

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

 

Modulo 2 - 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.

 

Modulo 3 - Elementi di Bioinformatica 

Docenti: Ivan Molineris(10 ore)

Elementi base di bioinformatica.

Basi di biologia molecolare e importanza della bioinformatica per la ricerca scientifica e per applicazioni cliniche. Gestione dell’informazione nella cellula e modellizzazione della traduzione in python, con riferimenti ai vaccini a RNA.

 

Module 1 - Object-Oriented Programming with Python

Teaching staff: Luca Anselma (8 ore) Ivan Molineris (6 ore)

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

 

Module 2 - 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.

 

Module 3 - Fundamentals of Bioinformatics

Teaching staff: Ivan Molineris (10 hours)

Fundamentals of Bioinformatics

Bases of molecular biology and importance of bioinformatics for scientific research and for clinical applications. Information management in the cell and modeling of translation in python, with references to RNA vaccines.

 

 

Oggetto:

Modalità di insegnamento

3 moduli di insegnamento

 3 teaching modules

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Esonero e breve orale.

 

Written quiz and short oral exam.

Testi consigliati e bibliografia

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.



Registrazione
  • Chiusa
    Apertura registrazione
    19/01/2024 alle ore 00:00
    Chiusura registrazione
    23/02/2024 alle ore 12:00
    Oggetto:
    Ultimo aggiornamento: 29/02/2024 11:15
    Location: https://ssst.campusnet.unito.it/robots.html
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