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Coronavirus: aggiornamenti per la comunità universitaria / Coronavirus: updates for UniTo Community
Oggetto:
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Software Python

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Software Python

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Anno accademico 2022/2023

Codice attività didattica
SWSEED01
Docenti
Roberto Leombruni (Titolare del corso)
Matteo Malisan (Titolare del corso)
Corso di studio
Laurea magistrale in Metodi statistici ed economici per le decisioni - a Torino [0402M21]
Anno
1° anno, 2° anno
Periodo
Secondo semestre
Tipologia
Altre attività
Crediti/Valenza
-
SSD attività didattica
SECS-S/01 - statistica
Erogazione
A distanza
Lingua
Italiano
Frequenza
Consigliata/Recommended
Tipologia esame
Prova pratica
Prerequisiti
Logica, teoria degli insiemi, algebra lineare, statistica.

Logic, set theory, linear algebra, statistics.

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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

Questo corso mira ad introdurre i concetti di base della programmazione in Python e semplici metodi di simulazione per la statistica utilizzando Python.

This course aims to introduce basic notations of programming with Python and simple statistical simulation methods using Python.

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Risultati dell'apprendimento attesi

Gli studenti, al termine dell’insegnamento, saranno in grado di comprendere e sviluppare semplici blocchi di codice in Python anche relativi alla statistica; nello specifico lo studente sarà in grado di importare dati in Python tramite file CSV, tracciare grafici, generare numeri casuali e pseudo casuali e calcolare semplici misurazioni statistiche.

Students, by the end of the course, will be able to understand and develop simple code blocks in Python also about statistics; in particular, students will be able to import CSV files into Python, draw graphs, import data via file, draw graphs, generate random and pseudo random numbers and calculate simple statistical measurements.

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Programma

  • Introduzione a Python: tipi di dato e loro operazioni; strutture di controllo (istruzioni condizionali e cicli); vettori e matrici.
  • Importare dati (in Python) tramite file CSV.
  • Tracciamento di grafici.
  • Generazione di numeri pseudo casuali e calcolo delle misurazioni statistiche.

  • Introduction: data type and their operations; control structures (conditional statements and loops); vectors and matrices.
  • Import CSV files into Python.
  • Draw graphs.
  • Generate random and pseudo random numbers and calculate simple statistical measurements.

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Modalità di insegnamento

L’insegnamento è strutturato in 8 ore di didattica.

La modalità didattica prevede l’utilizzo del computer per programmare in Python.

Durante l’insegnamento sono proposti agli studenti degli esercizi riguardanti del codice in Python.

Total hours: 8.

The course will be delivered by means of computer to code in Python.

During the course, will be propose some code exercises in Python.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

L'attività formativa è configurata come didattica integrativa del corso “Metodi di simulazione per la statistica” e non prevede una verifica finale.

The course is classified as supplementary of the course “Methods of simulation for statistics”, hence there is not a proper final exam.

Testi consigliati e bibliografia

Oggetto:

Il materiale verrà fornito dal docente. Materiale consigliato:

The course material will be provided by the teacher. Recommended material:



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Note

Le modalità di svolgimento dell'attività didattica potranno subire variazioni in base alle limitazioni imposte dalla crisi sanitaria in corso. In ogni caso è assicurata la modalità a distanza per tutto l'anno accademico.

The way the teaching activity is carried out may be subject to variations according to the evolution of the Covid-19 emergency. In any case, the distance learning is guaranteed for the entire academic year.

Registrazione
  • Chiusa
    Apertura registrazione
    16/02/2022 alle ore 00:00
    Chiusura registrazione
    30/04/2022 alle ore 00:00
    Oggetto:
    Ultimo aggiornamento: 16/02/2022 12:37
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