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 magistrale in Linguistics - 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 |
|---|
One module to be chosen among the followingOne module to be chosen between the followingOne module to be chosen among the followingOne module to be chosen among the following2° Anno Attivato nell'A.A. 2019/2020
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Legenda | 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.
Informatica (2018/2019)
Codice insegnamento
4S00093
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
Sem. 2A dal 18 feb 2019 al 30 mar 2019.
Obiettivi formativi
L'obiettivo del corso è fornire agli studenti i concetti di base della teoria della probabilità e della gestione dei database. Al termine dell’insegnamento lo studente avrà acquisito le competenze per:
- fare delle semplici analisi statistiche su dati;
- raccogliere dati in un database e interrogare un database.
Programma
TEORIA.
Il corso è composto da due parti distinte.
Nella prima parte verranno forniti gli elementi di base della teoria della probabilità:
- variabili aleatorie, media, varianza, aspettazione, indipendenza, indipendenza condizionata
- regressione lineare
- metodo ai minimi quadrati
Nella seconda parte verranno forniti i concetti fondamentali delle basi di dati:
- Introduzione alla teoria dei database
- paradigma Entità-Relazione
- Structured Query Language (SQL)
LABORATORIO.
Attività di laboratorio basate sullo Statistical Toolbox di Matlab
Attività di laboratorio su un database reale
MATERIALE DIDATTICO: durante il corso verranno fornite dispense e slide.
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|
| R. Elmasri, S. B. Navathe | Fundamentals of database systems | Pearson Education | 2008 | ||
| Papoulis, A., Pillai, U | Probability, random variables and stochastic processes (Edizione 4) | New York: McGraw-Hill | 2001 |
Modalità d'esame
L'esame consisterà in un progetto su alcuni degli argomenti sviluppati durante il corso. Per superare l'esame lo studente dovrà dimostrare di:
- aver compreso i principi della teoria della probabilità e delle basi di dati,
- saper applicare le conoscenze acquisite durante il corso per risolvere il progetto assegnato,
- essere in grado di esporre il proprio lavoro e di argomentare le scelte fatte.
Materiale e documenti
-
Conditional probability
(zip, it, 371 KB, 3/5/19)
-
Introduction to Databases
(zip, it, 707 KB, 3/11/19)
-
Introduction to probability
(zip, it, 948 KB, 2/19/19)
-
Laboratorio 1
(zip, it, 473 KB, 2/20/19)
-
Matlab primer
(zip, it, 1932 KB, 2/20/19)
-
Random variables
(zip, it, 1083 KB, 2/27/19)
-
Relational Data Model
(zip, it, 1135 KB, 3/11/19)
-
Structured Query Language
(zip, it, 1131 KB, 3/11/19)
