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.
Piano Didattico
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 2025/2026Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2016/2017
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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3° Anno Attivato nell'A.A. 2017/2018
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Un insegnamento a sceltaDue insegnamenti a scelta| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Un insegnamento a sceltaDue insegnamenti a sceltaLegenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Gestione e modellazione di dati bioinformatici (2017/2018)
L'insegnamento è organizzato come segue:
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 |
|---|---|---|---|---|---|
| P. Atzeni, S. Ceri, P. Fraternali, S. Paraboschi, R. Torlone | Basi di Dati. Modelli e linguaggi di interrogazione. (Edizione 4) | McGraw-Hill | 2013 | 978-88-386-6800-5 | |
| E. Baralis, A. Belussi, G. Psaila | Basi di dati - Temi d'esame svolti (Edizione 1) | Progetto Leonardo Società Editrice Esculapio Bologna | 1999 | B135655713 |
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;
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;
Le due parti dell'esame sono superabili separatamente e il voto complessivo è dato dalla media delle valutazioni ottenute nelle due parti (in trentesimi).
L’esame si ritiene superato se in ognuna delle due parti si totalizza un voto maggiore o uguale a 18. Ogni valutazione rimane valida per l’intero anno accademico in corso.
