COMPUTER SCIENCE AND STATISTICS

Teaching in italian
INFORMATICA E STATISTICA
Teaching
COMPUTER SCIENCE AND STATISTICS
Subject area
INF/01
Reference degree course
OPTICS AND OPTOMETRY
Course type
Bachelor's Degree
Credits
8.0
Teaching hours
Frontal Hours: 68.0
Academic year
2022/2023
Year taught
2022/2023
Course year
1
Language
ITALIAN
Curriculum
PERCORSO GENERICO/COMUNE
Reference professor for teaching
CATALDO Rosella
Location
Lecce

Teaching description

Le  nozioni matematiche di base acquisite negli studi superiori.

Il Corso parte dall’introduzione dei princìpi di base della materia, per poi svilupparsi nell’analisi delle metodologie e tecnologie per le reti locali e geografiche.   I concetti teorici di statistica vengono integrati con esemplificazioni e casi di studio relativi al particolare corso di Laurea 

  Pur non essendoci alcuna esplicita propedeuticità, le nozioni e le metodologie statistiche acquisite saranno necessarie alla frequenza dei corsi di Laboratorio e alla stesura della Tesi di Laurea. 

Conoscenze e comprensione. Possedere una solida preparazione con un ampio spettro di conoscenze di base di tipo informatico e statistico.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione:

  # fornire ai destinatari  una base di conoscenze attinenti agli argomenti propri del percorso formativo,
 #  utilizzare strumenti di calcolo statistico-matematico e tecnologie informatiche utili al completamento del corso di Laurea nel suo complesso,
 # essere in grado di risolvere problemi statistici di moderata difficoltà, anche con uso del foglio elettronico,
 # essere capaci di leggere e comprendere, in modo autonomo, testi di base di Informatica e di Statistica, anche con procedure di calcolo mediante utilizzo di foglio elettronica.

Autonomia di giudizio. L’esposizione dei contenuti e delle argomentazioni sarà svolta in modo da migliorare la capacità dello studente di riconoscere le problematiche inerenti all'architettura dei calcolatori e alla formalizzazione di aspetti computazionali.

Abilità comunicative. La presentazione degli argomenti sarà svolta in modo da consentire l’acquisizione di una buona capacità di comunicare problemi, idee e soluzioni riguardanti l’Informatica e la Statistica, sia come comprensione delle tematiche fondamentali che di sviluppo di procedure per risolvere e interpretare correttamente risultati rivenienti da analisi statistiche

Capacità di apprendimento. Saranno indicati argomenti da approfondire, strettamente correlati con l’insegnamento, al fine di stimolare la capacità di apprendimento autonomo dello studente.

Le lezioni si svolgono negli orari previsti dal calendario del Corso di Laurea, con modalità frontale.

 Sono contemplate molte esercitazioni assistite, all’interno dell’orario delle lezioni. Durante le esercitazioni in Laboratorio, lo studente dovrà cimentarsi    sia nell'utilizzo delle metodologie statistiche proposte a lezione che nella comprensione/interpretazione  corretta dei risultati finali.

Metodi di valutazione degli studenti:

La valutazione finale, espressa in trentesimi, sarà svolta sulla base della qualità dell’elaborato oggetto della prova d’esame, concernente i contenuti del corso.

Le prove sono 3, articolate come segue:

  •  uno scritto, inerente all'architettura del computer;
  •  risoluzione di un problema statistico, per iscritto;
  •  risoluzione di un problema statistico, produzione e commento dei grafici relativi, con l'utilizzo del computer.

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

Sono disponibili collegandosi a:

https://studenti.unisalento.it/Home.do

Presentazione del corso e delle modalità'  d' esame. La macchina di Von Neumann.  Architettura del computer. Codifiche numeriche posizionali. Cambiamenti di base. Il software. Il concetto di algoritmo. Variabili e vettori. Strutturazione di algoritmi. Algoritmi e programmi. Linguaggi di programmazione. Sistema operativo. Memorie di massa e unità periferiche. Reti di calcolatori. Servizi di Internet.
Specifiche e peculiarità del WEB.

Cifre significative. Significato e scelta di grafici scientifici. Generazione di numeri casuali. Statistica descrittiva. Distribuzioni di frequenza e rappresentazioni grafiche. Tabelle a doppia entrata, marginali e medie di riga e di colonna. Scarto quadratico media, deviazione standard e varianza su di un insieme di dati e su tabella   Probabilità, teoremi sul limite, covarianza. Variabili aleatorie. Distribuzioni discrete e continue. Il test chi-quadro. Regressione lineare. Statistica inferenziale. Probabilità a priori, probabilità a posteriori, probabilità soggettiva. Calcolo combinatorio. Distribuzioni: normale, binomiale, di Poisson. Teorema del limite centrale. Test parametrici e non parametrici. Verifica delle ipotesi sulla media.  Risoluzione numerica di problemi scientifici inerenti sia allo studio di funzione che alle nozioni statistiche acquisite, con particolari applicazioni in ambito ottico. Utilizzo di Excel per la risoluzione dei medesimi problemi.

 Tutti gli esercizi  proposti saranno opportunamente integrati da grafico e discussione. Essi faranno parte del testo di riferimento di Statistica (Garetto).  

  • Ceri, Mandrioli, Sbattella. Informatica: arte e mestiere. McGraw-Hill, 2008. 
  • M. Garetto. Laboratorio di Statistica con Excel. Quaderno # 46 – Dipartimento "G. Peano"  Universita' di Torino- Dicembre 2009.
  • M. Garetto. Statistica.  Lezioni ed esercitazioni. Quaderno # 13 – Dipartimento "G. Peano"  Universita' di Torino- Dicembre 2002.
  • Il materiale integrativo sarà reso disponibile sulle pagine WEB del docente e nella directory dei file del TEAM relativo all'insegnamento. 

Semester
First Semester (dal 19/09/2022 al 16/12/2022)

Exam type
Compulsory

Type of assessment
Joint Written and Oral - Final grade

Course timetable
https://easyroom.unisalento.it/Orario

Download teaching card (Apre una nuova finestra)(Apre una nuova finestra)