Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Tipologia di Attività formativa D e F
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea in Bioinformatica - Immatricolazione dal 2025/2026| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 3° | Lab.: The fashion lab (1 cfu) | D |
Maria Caterina Baruffi
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 3° | Linguaggio programmazione Python | D |
Maurizio Boscaini
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 3° | Laboratorio ciberfisico | D |
Andrea Calanca
(Coordinatore)
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| 3° | Linguaggio Programmazione C++ | D |
Federico Busato
(Coordinatore)
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| 3° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
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| 3° | Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinatore)
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| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 3° | Corso Europrogettazione | D | Non ancora assegnato |
| 3° | Minicorso Blockchain | D |
Matteo Cristani
|
Gestione e modellazione di dati bioinformatici (2019/2020)
L'insegnamento è organizzato come segue:
RICONOSCIMENTO E RECUPERO DELL'INFORMAZIONE PER BIOINFORMATICA
Crediti
6
Periodo
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Docenti
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Obiettivi formativi
Il corso intende fornire i concetti fondamentali teorici e applicativi di alcune tecniche di gestione e modellazione di dati biologici, legate principalmente alla Pattern Recognition e alle Basi di dati. Per maggiori informazioni si vedano gli obiettivi specifici dei due moduli.
Programma
Vedi programmi dei singoli moduli.
Bibliografia
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|
| Paolo Atzeni, Stefano Ceri, Piero Fraternali, Stefano Paraboschi, Riccardo Torlone | Basi di dati (Edizione 5) | McGraw Hill | 2018 | 9788838694455 |
Modalità d'esame
Per superare l'esame gli studenti dovranno dimostrare di:
- essere in grado di descrivere i diversi componenti di un sistema di Pattern Recognition in modo preciso, organico e senza divagazioni
- saper analizzare, capire e descrivere un sistema di Pattern Recognition (o una sua parte) relativo ad un problema di tipo biologico.
- aver compreso i concetti che stanno alla base della teoria delle basi di dati relazionali e della loro progettazione;
- essere in grado di esporre le proprie argomentazioni in modo preciso e organico;
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di domande ed esercizi.
L'esame complessivo del corso di Gestione e modellazione di dati bioinformatici consiste in:
i) una prova scritta di RICONOSCIMENTO E RECUPERO DELL'INFORMAZIONE PER BIOINFORMATICA contenente domande a risposta aperta sugli argomenti trattati nel corso (15 punti)
ii) una prova scritto di BASI DI DATI PER BIOINFORMATICA contenente alcune domande di teoria, un esercizio sulla progettazione concettuale (modello E-R) e logica (modello relazionale) di una base di dati, e alcuni esercizi su interrogazioni in algebra relazionale e SQL su una base di dati assegnata (15 punti)
Le due parti dell'esame sono superabili separatamente e il voto complessivo è dato dalla somma delle valutazioni ottenute nelle due parti.
L’esame si ritiene superato se in ognuna delle due parti si totalizza un voto maggiore o uguale a 9. Ogni valutazione rimane valida per l’intero anno accademico in corso.
