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. 2019/2020
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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3° Anno Attivato nell'A.A. 2020/2021
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Un insegnamento 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 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.
Sviluppo di sistemi software orientato ai dati (2020/2021)
L'insegnamento è organizzato come segue:
INGEGNERIA DEL SOFTWARE
Crediti
6
Periodo
Vedi pagina del modulo
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. Si compone di due moduli di seguito specificati.
Modulo Basi di dati per Bioinformatica: Questo modulo ha lo scopo di fornire agli studenti le cono-scenze necessarie per la progettazione e l'interrogazione di una base di dati, con particolare enfasi alla gestione di informazioni bioinformatiche. In particolare si illustreranno in dettaglio le metodologie per la progettazione concettuale di una base di dati e per la successiva realizzazione della stessa sui più diffusi sistemi per la gestione di basi di dati (sistemi basati sul modello relazionale).
Gli studenti saranno in grado di comprendere il funzionamento di un sistema per la gestione di basi di dati e avranno le conoscenze necessarie per (i) progettare e implementare basi di dati relazionali; (ii) interrogare in modo efficace basi di dati relazionali.
Modulo Riconoscimento e recupero dell’informazione per Bioinformatica: Il modulo intende fornire i fondamenti teorici e applicativi della Pattern Recognition, una classe di metodologie automatiche uti-lizzate per il riconoscimento e il recupero di informazioni da dati biologici. In particolare verranno pre-sentati e discussi le tecniche legate ai principali aspetti di questa disciplina: la rappresentazione, la classificazione, il clustering e la validazione. L’attenzione è rivolta principalmente alla descrizione delle metodologie piuttosto che ai dettagli dei programmi applicativi. Dopo aver seguito il corso, gli studenti saranno in grado di analizzare un problema biologico utilizzando il punto di vista della Pattern Recognition; avranno inoltre le conoscenze necessarie per poter ideare, sviluppare e implementare le diverse componenti di un sistema di Pattern Recognition.
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 |
