- Oggetto:
- Oggetto:
INFORMATICA
- Oggetto:
Computer Science
- Oggetto:
Anno accademico 2014/2015
- Codice dell'attività didattica
- MFN1610
- Docenti
- Prof. Rossella Cancelliere (Titolare del corso)
Dott. Diego Magro (Titolare del corso) - Corso di studi
- Corso di Laurea in Scienze Geologiche
- Anno
- 2° anno
- Periodo didattico
- Secondo semestre
- Tipologia
- Di base
- Crediti/Valenza
- 5
- SSD dell'attività didattica
- INF/01 - informatica
- Modalità di erogazione
- Tradizionale
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità di frequenza
- Facoltativa
- Tipologia d'esame
- Scritto
- Prerequisiti
-
conoscenza di uso del calcolatore come utente
Insegnamenti fondamentali dei corsi istituzionali della matematica di base. Conoscenze di base relative alluso del foglio elettronico Excel.Usage of computer as final user
Basic notions of institutional basic mathematical courses. Basic knowledge of Excel electronic spreadsheet. - Oggetto:
Sommario insegnamento
- Oggetto:
Obiettivi formativi
Il corso si propone di: fornire agli studenti alcune nozioni di base relative alla codifica dell'informazione e al trattamento dati; fornire agli studenti alcune nozioni di base sulle basi di dati, con riferimento al modello concettuale Entity-Relationship e al modello logico relazionale.Providing students with some basic notions concerning information encoding and data processing. Providing students with some basic notions relevant to databases, with reference to Entity-Relationship conceptual model and to relational logic model.- Oggetto:
Risultati dell'apprendimento attesi
- preparare lo studente ad un utilizzo consapevole di alcuni strumenti per
l'analisi dei dati, attraverso un'impostazione metodologica corretta e
un'interpretazione ragionata e coerente dei risultati ottenuti.
- conoscenza dei costrutti base del modello Entity-Relationship;
conoscenza dei principali aspetti del modello relazionale dei dati;
conoscenza delle funzionalita’ base del linguaggio SQL; capacita’ di
produrre uno schema relazionale dei dati a partire da un semplice
modello Entity-RelationshipThe objective is to prepare students to a clever use of some data mining
instruments, through a suitable methodological approach and a correct
and coherent interpretation of the outcomes.
- Knowledge of the main Entity-Relationship constructs and of the main
features of data relational model; Knowledge of main SQL features;
ability to create a data relational scheme starting from a simple Entity-
Relationship model.- Oggetto:
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esame scritto con domande (aperte o a risposta multipla) sui contenutidel corso, piu' un esercizio di analisi dati e un esercizio di SQL
Written test with questions (either open or with multiple choices) concerning the course topics, one exercice on data analysis and one exercice on SQLEsame scritto sui contenuti del corso (elementi di analisi dei dati e di basi di dati).Written test concerning the course topics (elements of data analysis and databases).- Oggetto:
Programma
Codifica dell'informazione (testo, immagine raster e vettoriale, suono).
Elementi di analisi di dati provenienti da misure sperimentali: elementi di
base di statistica, valore medio e deviazione standard, funzione di
distribuzione normale e normale standardizzata, indici di tendenza
centrale, indici di variabilità, indice di correlazione; rappresentazioni
grafiche di distribuzioni di frequenze, istogrammi e altri tipi di grafici;
spezzata di regressione, regressione lineare, regressione non lineare; test
statistici.
Esercitazioni di laboratorio con Excel.
1. Basi di dati: generalità, modelli dei dati, linguaggi
2. Il modello relazionale: tabelle (relazioni), schemi e istanze, vincoli di
integrità
3. Introduzione a SQL: definizione dei dati, interrogazioni e manipolazione
dei dati
4. Progettazione di basi di dati
a. introduzione alla progettazione
b. il modello Entity-Relationship (E-R)
c. traduzione da modello E-R a modello relazionale (regole base)
Esercitazioni di laboratorio con DMBS Access.Information encoding (text, raster and vectorial image, sound)
Analysis of data coming from experimental measures: basic notions of
statistic, mean value and standard deviation, normal and standard
density function, variability indexes, correlation index; frequency
distribution graphical representations, histograms and other graphics
types; regression piecewise function, linear regression, nonlinear
regression, statistical hypothesis tests.
Use of Excel electronic spreadsheet for exercises
Databases: main notions, data models, languages
Relational model: tables (relations), database scheme and instances,
integrity constraints
Introduction to SQL: data definition, queries and data manipulation
Database design: introduction to design, Entity-Relationship (E-R) model,
translation from E-R to relational model (basic rules)Testi consigliati e bibliografia
- Oggetto:
a) L. Console, M. Ribaudo, Introduzione all’informatica, UTET Libreria, 1997
b) F. Pellerey, Elementi di statistica per le applicazioni, Celid, 1998
c) A. Scagni, Introduzione alle tecniche di ricerca e di elaborazione dei
dati, 3° edizione, Tirrenia Stampatori, 2001
Paolo Atzeni, Stefano Ceri, Piero Fraternali, Stefano Paraboschi, Riccardo
Torlone, Basi di dati: Modelli e linguaggi di interrogazione, Quarta
edizione McGraw-Hill, 2013- Oggetto:
Orario lezioni
Giorni Ore Aula Mercoledì 11:00 - 13:00 Aula Informatica 4 Torino Esposizioni - Ingresso al n° 15 Mercoledì 14:00 - 16:00 Aula Informatica 4 Torino Esposizioni - Ingresso al n° 15 Lezioni: dal 29/04/2015 al 12/06/2015 Nota: Dal 2 marzo al 22 aprile la lezione si terrà presso l'aula 5 di Palazzo Campana
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Note
La metodologia didattica consiste in:
- Lezioni frontali (N. ore): 24
- Esercitazioni in aula informatica (N. ore): 32
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