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.

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
Anno accademico:
1° periodo di lezioni Dal 30/09/19 Al 14/12/19
anni Insegnamenti TAF Docente
Lab.: The fashion lab (1 cfu) D Maria Caterina Baruffi (Coordinatore)
I semestre Dal 01/10/19 Al 31/01/20
anni Insegnamenti TAF Docente
Linguaggio programmazione Python D Maurizio Boscaini (Coordinatore)
II semestre Dal 02/03/20 Al 12/06/20
anni Insegnamenti TAF Docente
Laboratorio ciberfisico D Andrea Calanca (Coordinatore)
Linguaggio Programmazione C++ D Federico Busato (Coordinatore)
Linguaggio Programmazione LaTeX D Enrico Gregorio (Coordinatore)
Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink D Bogdan Mihai Maris (Coordinatore)
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
Corso Europrogettazione D Non ancora assegnato
Minicorso Blockchain D Matteo Cristani

Codice insegnamento

4S003708

Crediti

12

Coordinatore

Manuele Bicego

Lingua di erogazione

Italiano

L'insegnamento è organizzato come segue:

RICONOSCIMENTO E RECUPERO DELL'INFORMAZIONE PER BIOINFORMATICA

Crediti

6

Periodo

Vedi pagina del modulo

Docenti

Vedi pagina del modulo

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

Testi di riferimento
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.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI