Il corso si propone di fornire agli studenti una preparazione tecnica e interdisciplinare nell'uso di strumenti digitali per l'analisi, la gestione e la rappresentazione di dati complessi. Al termine del percorso, gli studenti saranno in grado di utilizzare il linguaggio Python per elaborare dati, progettare e interrogare basi di dati, creare visualizzazioni tridimensionali interattive e applicare tecniche di intelligenza artificiale per l’analisi di dataset eterogenei. Il corso mira a sviluppare competenze trasversali utili in ambiti scientifici, tecnologici, ambientali e umanistici, promuovendo un approccio critico e consapevole all'uso delle tecnologie digitali.
Prerequisiti
Per seguire con profitto il corso è consigliabile possedere conoscenze di base di matematica, in particolare algebra e geometria e conoscenze di base di fisica. Non è richiesta esperienza pregressa in programmazione: il corso è progettato per introdurre gradualmente gli strumenti digitali attraverso un approccio pratico e interdisciplinare.
Metodi didattici
Lezioni frontali con diapositive in PowerPoint e PDF sugli argomenti del corso, esercitazioni ed attività di svolgimento esercizi in aula con il supporto del docente.
Verifica Apprendimento
Esame scritto con quesiti a risposta multipla sugli argomenti del corso + un esercizio di programmazione.
Testi
"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" -- Aurélien Géron (O'Reilly Media, 2023) "Unity 2022 by Example: A project-based guide to building 2D and 3D games, enhanced for AR, VR, and MR experiences" -- Scott H. Cameron (Packt Publishing, 2024) "Database System Concepts" – Abraham Silberschatz, Henry Korth, S. Sudarshan (McGraw Hill, 2019)
Contenuti
Il corso offre un'introduzione metodologica e pratica agli strumenti digitali utilizzati per l'analisi e la gestione di dati complessi in una vasta gamma di discipline. Gli studenti esploreranno quattro aree principali. La prima riguarda la programmazione in Python, attraverso la quale apprenderanno come manipolare, analizzare e visualizzare dati utilizzando librerie ampiamente diffuse. La seconda area è dedicata ai sistemi di basi di dati, con un'introduzione ai modelli relazionali e non relazionali, ponendo particolare attenzione alla modellazione dei dati, alle interrogazioni e all'integrazione di fonti eterogenee. La terza area introduce i fondamenti della modellazione e visualizzazione 3D, utilizzando strumenti accessibili e piattaforme come Unity per creare ed esplorare ambienti tridimensionali interattivi. L'ultima area affronta l’intelligenza artificiale e il machine learning, offrendo una panoramica degli algoritmi principali e delle loro applicazioni su dataset reali, inclusi immagini, serie temporali e dati spaziali. Il corso è pensato per essere accessibile a studenti provenienti da diversi ambiti accademici e non richiede esperienze pregresse in programmazione.
Lingua Insegnamento
INGLESE
Altre informazioni
I libri di testo suggeriti sono materiale opzionale, che lo studente può decidere di adottare per una comprensione approfondita di alcune parti del corso. Durante il corso, verranno forniti allo studente materiale e slides che saranno non opzionali per la preparazione dell'esame.
