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
Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.
1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona
Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).
Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.
2. Attestato o equipollenza linguistica CLA
Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:
- Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
- Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.
Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.
Modalità di inserimento a libretto: richiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it
3. Competenze trasversali
Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.
4. CONTAMINATION LAB
Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D o F. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona
ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.
5. Periodo di stage/tirocinio
Oltre ai CFU previsti dal piano di studi (verificare attentamente quanto indicato sul Regolamento Didattico): qui informazioni su come attivare lo stage.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Mathematics mini courses |
Paolo Dai Pra
(Coordinatore)
|
Programming and database (2022/2023)
Codice insegnamento
4S009064
Crediti
12
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
L'insegnamento è organizzato come segue:
Programming
Database
Crediti
6
Periodo
Secondo semestre
Docenti
Elisa Quintarelli
Obiettivi di apprendimento
Il corso si articola come segue [Modulo Programmazione] Scopo del modulo è fornire competenze e conoscenze in programmazione in Python, dando i concetti di base di algoritmo con particolare riferimento all’utilizzo del linguaggio Python (sintassi, strutture dati, data import/export in Python, data visualization in Python) e sue applicazioni in ambito data science [Modulo di Basi di dati] Il corso si propone di fornire le competenze necessarie per la progettazione e analisi dei dati in funzione dei requisiti con riferimento a diversi contesti applicativi e nell'ambito del processo di produzione di sistemi software; per la gestione e fruizione efficace ed efficiente dei dati e per lo studio di un sistema per la gestione di basi di dati relazionali al fine di creare, gestire e interrogare basi di dati e data warehouse. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di: ● saper sviluppare codice Python per risolvere esempi concreti ● conoscere sintassi e semantica del linguaggio utilizzato ● saper manipolare e visualizzare dati usando librerie come Numpy, Pandas e Matplotlib ● conoscere le basi di: gestione di basi di dati; architettura e funzionalità di un sistema per la gestione di basi di dati; concetti di indipendenza fisica, indipendenza logica, persistenza, concorrenza, affidabilità, interrogazione e aggiornamento di una base di dati; vantaggi di un sistema per la gestione di basi di dati rispetto al file system di un sistema operativo ● saper progettare concettualmente basi di dati, e.g., modelli concettuali per il progetto dei dati; il modello Entità-Relazione (E-R); elementi del modello E-R: entità, attributi, relazioni, gerarchie di generalizzazione e vincoli di cardinalità; lo schema concettuale di una base di dati ● conoscere le basi della progettazione logica di una base di dati: modelli dei dati per i sistemi di gestione di basi di dati; il modello relazionale; definizioni di relazione, vincoli di integrità e schema relazionale; lo schema logico di una base di dati; regole per la traduzione di schemi concettuali in schemi relazionali ● comprendere i meccanismi di interazione con una base di dati: introduzione ai linguaggi per la definizione, modifica e interrogazione di una base di dati; l’algebra relazionale; ottimizzazione di espressioni dell'algebra; il linguaggio SQL; il costrutto di selezione (Select-From-Where), interrogazioni nidificate, ordinamento e raggruppamento dei dati in SQL; il concetto di vista ●saper progettare concettualmente e logicamente un data warehouse dopo aver integrato i dati (approcci GAV E LAV) e conoscere la differenza tra procedure OLTP e OLAP ● conoscere le principali caratteristiche dei nuovi modelli NoSQL e saper scegliere quale modello scegliere in base all'applicazione da sviluppare
Prerequisiti e nozioni di base
Concetti base di logica e della nozione di algoritmo
Programma
Il corso di articola in due moduli:
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Programming
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1. Introduzione allo sviluppo del software
- Riepilogo della programmazione procedurale
- Notebook Jupyter, Python
- Analisi dei requisiti del prodotto software
2. Analisi dei dati
- Caricamento di dati strutturati e non strutturati
- Manipolazione dei dati con Numpy e Pandas
- Visualizzazione dei dati con Matplotlib
3. Scientific computing
- NumPy e l'ecosistema open source Python in generale
- Introduzione a Sklearn
4. OOP
- Fondamenti di OOP
- OOP nei prodotti open source
- Riprogettazione della programmazione procedurale
5. Operazionalizzazione
- Operazionalizzazione con Notebook
- Operazionalizzazione con Streamlit
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Database
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1. INTRODUZIONE AL CORSO
1. Il sistema informativo nell'azienda
2. Caratteristiche dei DBMS e concetto di transazione
3. Utenti, strumenti e moduli di un DBMS
4. Sistema Informativo e Data Science
2. TEORIA RELAZIONALE
1. Il modello relazionale dei dati, sua definizione (informale e formale) e concetti fondamentali
2. Algebra relazionale: operazioni unarie e binarie
3. Interrogazioni in algebra relazionale e loro ottimizzazione
3. LINGUAGGI PER BASI DI DATI
1. Introduzione a SQL: standardizzazione di SQL, domini SQL, vincoli e semplice definizione di tabelle
2. SQL come DDL: integrità referenziale, definizione di schemi e loro modifica, cataloghi relazionali
3. Interrogazioni SQL semplici, interrogazioni con ordinamenti e raggruppamenti, Interrogazioni SQL complesse
4. Comandi di modifica e viste in SQL
5. Aspetti evoluti del DDL: indici e vincoli di integrità generici, controllo dell'accesso, viste e controllo dell'accesso
4. PROGETTAZIONE DI BASI DI DATI
1. Fasi della progettazione
2. Le astrazioni nella progettazione dei dati
3. Il modello Entità-Relazioni: definizione, associazioni, identificatori e gerarchie, proprietà delle gerarchie
4. Progettazione logica: fasi del progetto logico, eliminazione delle gerarchie, gestione degli identificatori, gestione degli attributi, gestione delle associazioni, normalizzazione (cenni)
5. SISTEMI DI SUPPORTO ALLE DECISIONI
1. Datawarehouse
2. Progettazione di Datawarehouse su dati integrati (approcci GAV e LAV)
3. Interrogazioni OLAP
6. CENNI SUI MODELLI DI DATI NO-SQL
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni frontali ed esercitazioni pratiche
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’esame prevede una prova scritta di due ore, eventualmente integrata da un orale a discrezione del docente, contenente alcune domande aperte di teoria, un esercizio sulla progettazione concettuale (modello E-R o schema DFM) e logica (modello relazionale) di una base di dati, e alcuni esercizi su interrogazioni in SQL su una base di dati assegnata.
Criteri di valutazione
Per superare l'esame gli studenti dovranno dimostrare di:
- aver compreso i concetti che stanno alla base della teoria delle basi di dati relazionali e dei data warehouse 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.
Il voto dello scritto sarà fino ad un massimo di 33 punti (30 e Lode).
Criteri di composizione del voto finale
Il voto finale sarà la media dei voti ottenuti nelle parti di Programming e Database.
Lingua dell'esame
Inglese
