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INFORMATICA

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Computer Science

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Anno accademico 2015/2016

Codice dell'attività didattica
MFN1610
Docenti
Dott. Diego Magro (Titolare del corso)
Prof. Maria Luisa Sapino (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 all’uso del foglio elettronico Excel.
Usage of computer as final user
Basic notions of institutional basic mathematical courses. Basic knowledge of Excel electronic spreadsheet.
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

L'insegnamento 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.

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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-Relationship

 

The 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.

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Modalità di insegnamento

La metodologia didattica consiste in:

  • Lezioni frontali (N. ore): 24
  • Esercitazioni in aula informatica (N. ore): 32

lectures 24 h
exercises 32 h

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Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame scritto della durata di due ore. Lo scritto è suddiviso in due parti che riflettono l’articolazione dell'insegnamento, ciascuna delle quali consente di totalizzare da zero a 16 punti:
a)    Codifica dell’informazione ed elementi di analisi dati: una domanda a risposta multipla (4 punti), due esercizi di analisi dati (12 punti)
b)    Basi di dati: una domanda aperta (4 punti), un esercizio di SQL (6 punti), 12 domande del tipo VERO/FALSO su modellazione concettuale e logica (6 punti).
Il punteggio totale di uno scritto è la somma dei punteggi ottenuti in ciascuna delle due parti.
L’esame è sufficiente se e solo se il punteggio ottenuto è maggiore o uguale a 18. Per punteggi compresi fra 18 e 30 (inclusi), il voto (considerato espresso in trentesimi) coincide con il punteggio, eventualmente arrotondato all’intero più vicino. Ad un punteggio superiore a 30, ma inferiore a 32 corrisponde il voto 30. Ad un punteggio uguale a 32 corrisponde il voto 30 e lode.

The exam is a written test. The test lasts 2 hours. It consists of two parts, each one corresponding to one of the main topics covered in the course. The evaluation score of each part ranges between 0 and 16

a)    Information encoding and data analysis: one closed, multiple choices, question (scoring up to 4 points),  and two data analysis exercises (scoring up to 12 points).
b)    Databases:  one open question (scoring up to 4 points), one SQL query  (up to 6 points), and 12 closed  binary (TRUE/FALSE ) questions on conceptual and logical modeling (up to 6 points).

The exam is passed iff the global score is at least 18. Scores between 18 and 30  (included), are directly recorded as the final exam grade (expressed in thirtieths ) possibly rounded to the nearest integer. Scores between 30 and 32, are recorded as 30. Laude is granted for exams having 32 as their final score.

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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

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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



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Orario lezioni

GiorniOreAula
Mercoledì9:00 - 13:00Aula Informatica 4 Torino Esposizioni - Ingresso al n° 15
Lezioni: dal 29/02/2016 al 10/06/2016

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Ultimo aggiornamento: 07/07/2015 15:54
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