1. [I]nfo
  2. [M]oduli
  3. [B]acheca
  4. [P]rogramma
  5. [O]rari
  6. [E]sami
  7. E[v]enti
  8. [F]iles

Generali:

  • Dipartimento: Scienze Matematiche, Fisiche E Naturali
  • Codice di verbalizzazione: 8066862
  • Metodi di insegnamento: Frontale E Altro
  • Metodi di valutazione: Scritto E Orale
  • Prerequisiti: Nessuno
  • Obiettivi: OBIETTIVI FORMATIVI: Il corso ha lâ��'obiettivo di fornire un quadro completo delle conoscenze circa la computazione elettronica, i principali sistemi operativi, il trattamento dei dati relativi a immagini e suoni, l'utilizzo dei principali software per la geostatistica e la sintassi di base dell'ambiente R. FinalitÃ� del corso sono anche la revisione dei principi dell'Algebra di Boole e l'utilizzo di algoritmi, diagrammi di flusso. Inoltre, gli obiettivi del corso comprendono lo sviluppo della capacitÃ� di comunicare fluentemente, almeno nell'ambito delle specifiche competenze, in lingua inglese, oltre che in italiano. CONOSCENZA E CAPACITÃ� DI COMPRENSIONE: L'insegnamento punta a fornire agli studenti le conoscenze e stimolare lo sviluppo di capacitÃ� atte a utilizzare in modo autonomo diversi software e linguaggi di programmazione per l'analisi dei dati e la preparazione di report scientifici. Tali capacitÃ� devono costituire il prerequisito per espandere in modo autonomo (self-learning) le capacitÃ� di usare software come l'ambiente R. CAPACITÃ� DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: E' atteso che gli studenti acquisiscano le conoscenze per svolgere in maniera autonoma semplici analisi dei dati, dall'impostazione dei passaggi logico/matematici alla loro implementazione nel codice, fino all'analisi e commento dei risultati ottenuti. AUTONOMIA DI GIUDIZIO: E' atteso che gli studenti sappiano valutare e scegliere in modo autonomo gli strumenti e i procedimenti piÃ� appropriati per condurre analisi di dati e manipolazione di informazioni di vario tipo (da dati biometrici a dati satellitari). ABILITÃ� COMUNICATIVE: E' atteso che gli studenti sviluppino le competenze necessarie per la preparazione di grafici e, in generale, elaborazioni dei risultati adeguati per essere utilizzati nella reportistica e nelle pubblicazioni scientifiche, insieme alla capacitÃ� di concepire e presentare un procedimento informatico per l'elaborazione di dati. Inoltre, Ã� atteso che gli studenti acquisiscano la capacitÃ� di saper comunicare efficacemente in lingua inglese. CAPACITÃ� DI APPRENDIMENTO: E' atteso che gli studenti sviluppino la capacitÃ� di espandere in maniera autonoma le loro conoscenze a proposito di strumenti informatici per l'analisi dei dati (es. pacchetti aggiuntivi dell'ambiente R), reperendo online le informazioni necessarie e sviluppando la capacitÃ� di attingere a testi avanzati in lingua italiana ed inglese.
  • Ricevimento: A partire dal 1 ottobre, il martedi' dalle 14 alle 16 (in studio) e il lunedi' alle 13:30 in T12. Per urgenze, marino@lettere.uniroma2.it ATTENZIONE: il 29 ottobre il ricevimento e' cancellato, causa sedute di laurea.

Didattica:

  • A.A.: 2021/2022
  • Canale: UNICO
  • Crediti: 3
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