- Oggetto:
- Oggetto:
Informatica per le scienze naturali (II SEM)
- Oggetto:
Informatics for natural science
- Oggetto:
Anno accademico 2024/2025
- 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
- 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.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 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 insegnamento3 teaching modules- Oggetto:
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.- Oggetto:
