Al termine del corso gli studenti saranno in grado di: comprendere i metodi computazionali applicati al trattamento di big data; valutare in maniera analitica distribuzione ed effetti dei principali contaminanti ambientali
Prerequisiti
Principali prerequisiti sono la conoscenza delle basi di matematica e fisica per la comprensione di funzioni matematiche e per la relativa interpretazione grafica delle stesse; Conoscenza delle basi di chimica generale e chimica organica. Propedeuticità: Matematica, Fisica, Chimica generale inorganica, chimica organica.
Metodi didattici
Lezioni frontali in aula.
Verifica Apprendimento
Esame orale: domande relative a più argomenti trattati nelle lezioni in cui sono richieste l'esposizione e l’interpretazione di concetti e dati.
Testi
• REBECCA C. FRY: “Systems Biology in TOXICOLOGY AND ENVIRONMENTAL HEALTH” Elsevier Academic Press. • Maria Cristina Mariani, Osei Kofi Tweneboah, Maria Pia Beccar-Varela: “Data Science in Theory and Practice” John Wiley and Sons, Inc. • materiali didattici forniti dal docente;
Contenuti
• Principi di statistica. e di bioinformatica. • Metodi computazionali e big data. • Contaminanti ambientali: fonti di esposizione, meccanismi biologici e impatto sulla salute. • Big data analytics per la salute umana.
Lingua Insegnamento
ITALIANO
Altre informazioni
3 CFU – 24 ore. Ricevimento studenti su appuntamento (via e-mail o contatto telefonico).