Rosella CATALDO

Rosella CATALDO

Ricercatore Universitario

Settore Scientifico Disciplinare INF/01: INFORMATICA.

Dipartimento di Matematica e Fisica "Ennio De Giorgi"

Centro Ecotekne Pal. M - S.P. 6, Lecce - Monteroni - LECCE (LE)

Ufficio, Piano terra

Telefono +39 0832 29 7083

Orario di ricevimento

 Per appuntamento, via e-mai (rosella.cataldo@unisalento.it)    o chiamando allo 0832 297083.

Stanza  N. 12 del  Corpo M (ex Dipartimento di Scienza dei Materiali,  ex Plesso Segreterie Didattiche)- I piano,   

Visualizza QR Code Scarica la Visit Card

Curriculum Vitae

Nata a LECCE, si è laureata in Fisica presso la Facoltà di Scienze a LECCE.Attualmente afferisce al Dipartimento Di Matematica e Fisica “Ennio De Giorgi”, in qualità di ricercatore confermato nel settore INF01.

https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=8690231700
https://apps.webofknowledge.com/Search.do?product=WOS&SID=C6HGF3lOIRIYW9P2dln&search_mode=GeneralSearch&prID=0e5f6be0-60fa-4976-b232-39cf7ba71b99
https://scholar.google.it/citations?view_op=list_works&hl=it&user=kHHN5F8AAAAJ

Attività didattica e professionale
Sin dal 1997 R. Cataldo ha svolto attività didattica presso l’Università del Salento (prima denominata Università di Lecce), in differenti corsi dell’area Informatica.
Dall’anno accademico 2001-2002 è incaricata del Corso di Informatica per il Corso di Laurea di Fisica.
Dall’anno accademico 2004-2005 è incaricata del Corso di Informatica e Statistica per il Corso di Laurea di Ottica e Optometria.
Nel periodo 2004-2012 è stata incaricata del Corso di Informatica per il Corso di Laurea di Ottica di Scienze e Tecnologie per l’Ambiente.
Negli anni accademici 2004-2008 è stata incaricata del Corso di Trattamento e Analisi d’immagine per il Corso di Laurea in Fisica (specialistica).
Nell'anno 2007 è stata tutor del Dottorato ISUFI in “Conoscenza e Valorizzazione del Patrimonio Culturale” - Ciclo XXII.
Dall’anno accademico 2012-2013 è incaricata del Corso di Abilità Informatiche e Telematiche per il Corso di Laurea in LINGUE MODERNE, LETTERATURA E TRADUZIONE.
Ha frequentato corsi e seminari e ha partecipato, come relatore, a vari convegni attinenti all’informatica applicata al territorio.

Periodi di Insegnamento all’estero
Febbraio 2013 Docente nell’ambito del “Teaching mobility of the ERASMUS program” all’ Università di Scienze Applicate - Facoltà di Technologia- Master Degree Programme in Environmental Technology of Engineering, Lahti (FL).

Partecipazione a Progetti nazionali
1992-1993 Metodi Geodetici e Gravimetrici per lo studio della struttura litosferica in Italia e nel Mediterraneo centrale (coordinatore locale Prof. M.T. Carrozzo) su fondi 60% e 40% MURST.
1996 - 2000 Collaborazione a tempo parziale con l'Istituto Nazionale di Fisica della Materia-Unita' di Lecce, nell’ambito del programma “ Proprietà cinetiche ed affidabilità di materiali e dispositivi a semiconduttore” (Responsabile locale Prof. Lino Reggiani).
2013-2014 TESLA (Technological Equipment and Software for Life-Science Applications)-INFN (Sezioni PI-AQ-LE).
2009 M5L CAD (MAGIC-5 LUNG) - INFN - (Sezioni: BA, GE, LE, NA, PI, TO).
2009 - 2011 MAGIC5 (Medical Application on a Grid Infrastructure Connection) -INFN - (Sezioni: BA, SS, PA, GE, LE, NA, PI, TO).
2006- 2007 PRIN 2005 - "Studio e sviluppo di sistemi fisico-computazionali per l'analisi distribuita di immagini biomediche".
2006 Tutor per l’Universita’ del Salento- Lecce del progetto “Sviluppo di un image server su web per la gestione di immagini biomediche e di sistemi di analisi di immagini biomediche con tecnologie GRID” (POR PUGLIA 2000 – 2006), COMPLEMENTO DI PROGRAMMAZIONE, ASSE III – Risorse Umane, Mis. 3.12:“Miglioramento delle risorse umane nel settore ricerca e sviluppo tecnologico”.  Partner aziendale  I&T, Informatica e Tecnologia s.r.l.-via Fornari, 8-73100 Lecce.

Attività di PEER REVIEW
R. Cataldo è regolarmente impegnata in attività di peer reviewing per giornali scientifici di rilevanza internazionale come: Current medical imaging Reviews (Bentham), Journal of Cultural Heritage (Elsevier), Applied Soft Computing (Elsevier), Computers in Biology and Medicine (Elsevier), Open Geosciences (De Gruyter),  International Conference on Biomedical and Biological Engineering.
Riconoscimenti
Best paper award 2017 INSTICC (Institute for Systems and Technology of Information, Control and Communication)
Ammessa al finanziamento individuale annuale MIUR 2018
Terza Missione
Alfinito, E, Cataldo, R., Guascito, M.R., Conferenza al Castello Carlo V, Quando la tecnologia imita la natura:anche fra macchina e corpo l’integrazione nasce dal dialogo. Settimana della Cultura Scientifica 2017.
Rosella Cataldo. Dalla macchina di Turing a ICub. Promozione della Cultura Scientifica 2017.
Cataldo R, Alfinito E, Reggiani L, De Nunzio G, Giotta L, Guascito MR (2018). Nuove frontiere nello studio della materia vivente: dalle opsine agli attameri

 

 

Didattica

A.A. 2019/2020

INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 52.0

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

INFORMATICA E STATISTICA

Corso di laurea OTTICA E OPTOMETRIA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 68.0

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE

Sede Lecce

A.A. 2018/2019

Abilità informatiche e telematiche per lo spettacolo

Corso di laurea DISCIPLINE DELLE ARTI, DELLA MUSICA E DELLO SPETTACOLO (DAMS)

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 3.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 18.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI BENI CULTURALI

Percorso PERCORSI COMUNE/GENERICO

INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 52.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

INFORMATICA E STATISTICA

Corso di laurea OTTICA E OPTOMETRIA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 68.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE

Sede Lecce

A.A. 2017/2018

INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 52.0

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce

INFORMATICA E STATISTICA

Corso di laurea OTTICA E OPTOMETRIA

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 68.0

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE

Sede Lecce

A.A. 2016/2017

ABILITA' INFORMATICHE E TELEMATICHE

Corso di laurea LINGUE MODERNE, LETTERATURE E TRADUZIONE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 3.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 18.0 Ore Studio individuale: 57.0

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI STUDI UMANISTICI

Percorso PERCORSO COMUNE

INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 52.0 Ore Studio individuale: 98.0

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

INFORMATICA E STATISTICA

Corso di laurea OTTICA E OPTOMETRIA

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 68.0 Ore Studio individuale: 132.0

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

A.A. 2015/2016

ABILITA' INFORMATICHE E TELEMATICHE

Corso di laurea LINGUE MODERNE, LETTERATURE E TRADUZIONE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 3.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 18.0 Ore Studio individuale: 57.0

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI STUDI UMANISTICI

Percorso PERCORSO COMUNE

INFORMATICA

Corso di laurea SCIENZE E TECNOLOGIE PER L'AMBIENTE

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 4.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 32.0 Ore Studio individuale: 68.0

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE E TECNOLOGIE BIOLOGICHE ED AMBIENTALI

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

INFORMATICA E STATISTICA

Corso di laurea OTTICA E OPTOMETRIA

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0 Ore Studio individuale: 136.0

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

A.A. 2014/2015

ABILITA' INFORMATICHE E TELEMATICHE

Corso di laurea LINGUE MODERNE, LETTERATURE E TRADUZIONE

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 3.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 18.0 Ore Studio individuale: 57.0

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI STUDI UMANISTICI

Percorso PERCORSO COMUNE

INFORMATICA

Corso di laurea SCIENZE E TECNOLOGIE PER L'AMBIENTE

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 4.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 32.0 Ore Studio individuale: 68.0

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE E TECNOLOGIE BIOLOGICHE ED AMBIENTALI

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

INFORMATICA E STATISTICA

Corso di laurea OTTICA E OPTOMETRIA

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0 Ore Studio individuale: 136.0

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

A.A. 2013/2014

INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Anno accademico di erogazione 2013/2014

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

INFORMATICA

Corso di laurea SCIENZE E TECNOLOGIE PER L'AMBIENTE

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 4.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 32.0 Ore Studio individuale: 68.0

Anno accademico di erogazione 2013/2014

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE E TECNOLOGIE BIOLOGICHE ED AMBIENTALI

Percorso PERCORSO COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

INFORMATICA E STATISTICA

Corso di laurea OTTICA E OPTOMETRIA

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0 Ore Studio individuale: 136.0

Anno accademico di erogazione 2013/2014

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE

Sede Lecce - Università degli Studi

Torna all'elenco
INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 52.0

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 17/02/2020 al 29/05/2020)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

Le  nozioni matematiche di base acquisite negli studi superiori.

Il Corso si articola come segue:

  • introduzione ai princìpi di base della materia, sviluppo  e analisi delle metodologie e tecnologie per le reti locali e geografiche;
  •  concetti  teorici del linguaggio di programmazione C,  integrati e applicati con esemplificazioni a problemi di interesse  nel particolare corso di Laurea;
  • strutturazione di semplici classi in C++, che saranno poi sviluppate, mediante utilizzo di apposito software.

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

Capacità di applicare conoscenze e comprensione: Fornire ai destinatari  una base di conoscenze attinenti agli argomenti propri del percorso formativo,
 -   utilizzare strumenti di calcolo matematico e tecnologie informatiche utili al completamento del corso di Laurea nel suo complesso,
 -  essere in grado di formalizzare algoritmi di risoluzione di problemi di moderata difficoltà, in modo da facilitare la loro analisi e implementazione,
 -  essere capaci di leggere e comprendere, in modo autonomo, testi di base di Informatica e programmi di moderata difficoltà in C e C++.

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, sia come comprensione dell tematiche fondamentali inerenti alla Scienza dei Calcolatori che come sviluppo di codice in un liguaggio di programmazione (C).

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  esercitazioni assistite, all’interno dell’orario delle lezioni. Durante le esercitazioni  sia in aula che in Laboratorio, lo studente dovrà cimentarsi nell'implementazione  degli algoritmi  proposti a lezione, dei quali sarà  sempre fornita una falsariga di sviluppo.

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

L'esame si articola in:

  • uno scritto, relativo all'architettura del computer,
  • un progetto in C, da sviluppare con utilizzo di  Dev C++ o CodeBlocks,
  • strutturazione di semplici classi in progetti C++ , da sviluppare con utilizzo di  Dev C++ o CodeBlocks,
  • elaborazione del  makefile UNIX, relativo a un progetto C assegnato,  e strutturazione di uno script in awk  (riservato agli studenti fino agli anni accademici 2016-2017).

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

Disponibili collegandosi a:

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

Architettura generale del calcolatore. Dalla macchina reale alla macchina virtuale. Introduzione alla codifica dell' informazione e alle problematiche inerenti ai metodi di codifica. Codifiche numeriche e cambiamenti di base in sistemi posizionali.Codifica in complemento alla base e alla base diminuita.Codifiche numeriche in formato floating point; codifica dei caratteri. Conversioni di segnale analogico in segnale digitale. Tecniche di compressione dei dati. Codifica di Huffman. Variabili e tipi di variabili. Il concetto di algoritmo. Strutturazione di algoritmi. Algoritmi di ordinamento. Ricerca binaria e ricerca sequenziale. Il processore. Interazione del processore con la Memoria principale. Dai processori CISC ai RISC. Caratteristiche prestazionali di un processore. Le memorie del computer: caratteristiche e utilizzo. Il software di base: BIOS e Sistema Operativo. Dal modello monolitico al Client- server. Definizione e funzioni del Sistema Operativo. Il gestore dei processi, del processore e della memoria. Gestione dell'I/O. Reti di computer. Il modello ISO/OSI e lo standard TCP/IP. Il modello client-server. Servizi di rete. Tipologie di rete e tecniche di trasmissione. Il DNS. Introduzione al linguaggio C. Le variabili: definizione in tipo e riempimento. Controllo di flusso: if, while, for, case. Generazione di numeri random. I vettori e le matrici. Il concetto di funzione in C. Dal programma al progetto. Esempi di strutturazione e di utilizzo. I puntatori. Utilizzo di puntatori in funzioni. I puntatori a file. Lettura e scrittura su file binari.

Introduzione alla programmazione strutturata in C++. Conversione di progetti C in progetti C++. Il concetto di classe: definizione dell’interfaccia della classe, proprietà e metodi degli oggetti..  Sviluppo di progetti in C++ con allocazione dinamica di memoria.  Esempio di scambio di dati fra classi non derivate fra loro. Realizzazione della classe Coppia. Un esempio di overloading.  Sviluppo di alcune semplici classi, da inserire in appositi progetti.

  •   Paolo Tosoratti: Introduzione all’Informatica. CEA
  •   Ceri, Mandrioli, Sbattella. Informatica: arte e mestiere. McGraw-Hill, 2008. 
  •   Kernighan & Ritchie. The C Programming Language. Prentice Hall. · Ellie Quingley. UNIX shells by example. Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall Professional Technical Reference.

Eventuali link ad altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente.

INFORMATICA (INF/01)
INFORMATICA E STATISTICA

Corso di laurea OTTICA E OPTOMETRIA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 68.0

Per immatricolati nel 2019/2020

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 23/09/2019 al 20/12/2019)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE (PDS0-2010)

Sede Lecce

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 peculiarita' 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.

 Esercizi  proposti del testo Areni: 1.1,1.2,1.3,1.5,1.12, 1.16, 1.17, 1.18.  Esercizi  proposti del testo Areni:  2.2, 2.5,2.7 , 2.8, 2.30.  Esercizi Areni  8.1, 8.12, 8.20, 8.13, 8.15.     Esercizi N.   5.4, 5.5 e 5.6, 5.7 e 5.8 e 5.9  del testo Areni.  Esercizio Areni:  6.4, 6.7, 9.1, 9.2, 10.3 e 10.4, 10.10, 10.11.

Esercizi proposti del testo Garetto: 11, 12, 13, 15, 19, 23, 26, 27, 28, 31, 37, 42. Esempio 1 e 2 dai capitoli IX e X.

  •  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 
  • A. Areni, T. G. Scalisi: Esercizi di Statistica per la ricerca psicologica: problemi svolti ed esercizi commentati. Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.

  • Eventuali link ad altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente.

INFORMATICA E STATISTICA (INF/01)
Abilità informatiche e telematiche per lo spettacolo

Corso di laurea DISCIPLINE DELLE ARTI, DELLA MUSICA E DELLO SPETTACOLO (DAMS)

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 3.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 18.0

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 04/03/2019 al 07/06/2019)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSI COMUNE/GENERICO (999)

Non sono richiesti particolari requisiti.

Fornire competenze di supporto alla promozione di eventi nel contesto della comunicazione online.

Per continuità didattica, gli argomenti sviluppati saranno perfettamente sovrapponibili a quelli forniti nell’anno accademico precedente (Corso tenuto dal Prof. Vittorio Bilò).

Conoscenze e comprensione: Fornire competenze di supporto alla promozione di eventi nel contesto della comunicazione online.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione: Fornire ai destinatari una base di conoscenze attinenti agli argomenti propri del percorso formativo:
- utilizzare strumenti per la comunicazione di eventi/informazioni su WEB;
- essere in grado di formalizzare una pagina html, seppur con una con una struttura semplice;

- essere capaci di leggere e comprendere, in modo autonomo, pagine html di moderata difficoltà.

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 alla progettazione di pagine WEB, formalizzandone gli  aspetti attraverso l’uso del linguaggio html.

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 la comunicazione online, sia come comprensione dell tematiche fondamentali inerenti allo sviluppo di tale mezzo  che come sviluppo di codice in un liguaggio html di base.

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

Lezioni frontali ed esercitazioni in aula, con utilizzo del portatile di ciascuno studente.

L'esame si articola come segue:

- composizione di pagine html , con uso di CSS, da presentarsi via e-mail una settimana prima della seduta d’esame istituzionale, Per esempio: comporre un piccolo sito con informazioni relative ai propri musicisti (film, festival) preferiti, descrivere la location di un evento;

• prova scritta (7 domande a risposta aperta) per verificare le conoscenze acquisite.

 

Saranno visibili sul portale studenti e si accederà con prenotazione online.

Introduzione all'informatica, modelli di calcolo, hardware, software, architettura di von Neumann, reti di calcolatori, architettura Client-Server, internet, servizi offerti da internet, il World Wide Web: pagine web, web browser, URL, motori di ricerca.

Il linguaggio HTML, i tag, struttura basi di una pagina web, tag e attributi per la formattazione del testo.

Tag e attributi per la generazione di elenchi numerati e puntati, gestione delle immagini, gestione di immagini e testo, gestione dello sfondo.

Tag e attributi per la gestione dei link. Link globali, locali e interni (ancore).

Tag e attributi per la creazione di tabelle. Tabelle avanzate.

I fogli di stile  (CSS): definizione e uso. I fogli di stile e la gestione dei colori, del testo, dei margini, delle immagini, dello sfondo e dei link.

Uso avanzato dei fogli di stile: creazione di una barra di navigazione.

il web pullula di una miriade di testi che illustrano le caratteristiche di utilizzo di html.

E’ possibile scaricare uno qualunque di questi file, ma si consiglia la guida ufficiale a html:

https://www.html.it/guide/guida-html/ .

Scaricare l'html editor KompoZer, disponibile gratuitamente su

http://www.kompozer.net/download.php.

Un esempio di CSS è  disponibile su:

https://www.w3.org/Style/Examples/011/firstcss.en.html#translations

Abilità informatiche e telematiche per lo spettacolo (INF/01)
INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 52.0

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 18/02/2019 al 31/05/2019)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

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 del linguaggio di programmazione C saranno integrati e applicati con esemplificazioni a problemi di interesse  nel particolare corso di Laurea. Verranno illustrati i concetti inerenti alla strutturazione di semplici classi in C++, che saranno poi sviluppate, mediante utilizzo di apposito software.

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

Capacità di applicare conoscenze e comprensione: Fornire ai destinatari  una base di conoscenze attinenti agli argomenti propri del percorso formativo,
 -   utilizzare strumenti di calcolo matematico e tecnologie informatiche utili al completamento del corso di Laurea nel suo complesso,
 -  essere in grado di formalizzare algoritmi di risoluzione di problemi di moderata difficoltà, in modo da facilitare la loro analisi e implementazione,
 -  essere capaci di leggere e comprendere, in modo autonomo, testi di base di Informatica e programmi di moderata difficoltà in C e C++.

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, sia come comprensione dell tematiche fondamentali inerenti alla Scienza dei Calcolatori che come sviluppo di codice in un liguaggio di programmazione (C).

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  esercitazioni assistite, all’interno dell’orario delle lezioni. Durante le esercitazioni  sia in aula che in Laboratorio, lo studente dovrà cimentarsi nell'implementazione  degli algoritmi  proposti a lezione, dei quali sarà  sempre fornita una falsariga di sviluppo.

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

L'esame si articola in:

  • uno scritto, relativo all'architettura del computer,
  • un progetto in C, da sviluppare con utilizzo di  Dev C++ o CodeBlocks,
  • strutturazione di semplici classi in progetti C++ , da sviluppare con utilizzo di  Dev C++ o CodeBlocks,
  • elaborazione del  makefile UNIX, relativo a un progetto C assegnato,  e strutturazione di uno script in awk  (riservato agli studenti fino agli anni accademici 2016-2017).

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

Architettura generale del calcolatore. Dalla macchina reale alla macchina virtuale. Introduzione alla codifica dell' informazione e alle problematiche inerenti ai metodi di codifica. Codifiche numeriche e cambiamenti di base in sistemi posizionali.Codifica in complemento alla base e alla base diminuita.Codifiche numeriche in formato floating point; codifica dei caratteri. Conversioni di segnale analogico in segnale digitale. Tecniche di compressione dei dati. Codifica di Huffman. Variabili e tipi di variabili. Il concetto di algoritmo. Strutturazione di algoritmi. Algoritmi di ordinamento. Ricerca binaria e ricerca sequenziale. Il processore. Interazione del processore con la Memoria principale. Dai processori CISC ai RISC. Caratteristiche prestazionali di un processore. Le memorie del computer: caratteristiche e utilizzo. Il software di base: BIOS e Sistema Operativo. Dal modello monolitico al Client- server. Definizione e funzioni del Sistema Operativo. Il gestore dei processi, del processore e della memoria. Gestione dell'I/O. Reti di computer. Il modello ISO/OSI e lo standard TCP/IP. Il modello client-server. Servizi di rete. Tipologie di rete e tecniche di trasmissione. Il DNS. Introduzione al linguaggio C. Le variabili: definizione in tipo e riempimento. Controllo di flusso: if, while, for, case. Generazione di numeri random. I vettori e le matrici. Il concetto di funzione in C. Dal programma al progetto. Esempi di strutturazione e di utilizzo. I puntatori. Utilizzo di puntatori in funzioni. I puntatori a file. Lettura e scrittura su file binari.

Introduzione alla programmazione strutturata in C++. Conversione di progetti C in progetti C++. Il concetto di classe: definizione dell’interfaccia della classe, proprietà e metodi degli oggetti..  Sviluppo di progetti in C++ con allocazione dinamica di memoria.  Esempio di scambio di dati fra classi non derivate fra loro. Realizzazione della classe Coppia. Un esempio di overloading.  Sviluppo di alcune semplici classi, da inserire in appositi progetti.

  •   Paolo Tosoratti: Introduzione all’Informatica. CEA
  •   Ceri, Mandrioli, Sbattella. Informatica: arte e mestiere. McGraw-Hill, 2008.
  •   Kernighan & Ritchie. The C Programming Language. Prentice Hall. · Ellie Quingley. UNIX shells by example. Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall Professional Technical Reference.

Eventuali link ad altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente.

INFORMATICA (INF/01)
INFORMATICA E STATISTICA

Corso di laurea OTTICA E OPTOMETRIA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 68.0

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 24/09/2018 al 21/12/2018)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE (PDS0-2010)

Sede Lecce

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.

Metodi didattici e modalità di esecuzione delle lezioni e delle esercitazioni/laboratori

  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 prevedono:

  •  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.

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 peculiarita' 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.

 Esercizi  proposti del testo Areni: 1.1,1.2,1.3,1.5,1.12, 1.16, 1.17, 1.18.  Esercizi  proposti del testo Areni:  2.2, 2.5,2.7 , 2.8, 2.30.  Esercizi Areni  8.1, 8.12, 8.20, 8.13, 8.15.     Esercizi N.   5.4, 5.5 e 5.6, 5.7 e 5.8 e 5.9  del testo Areni.  Esercizio Areni:  6.4, 6.7, 9.1, 9.2, 10.3 e 10.4, 10.10, 10.11.

Esercizi proposti del testo Garetto: 11, 12, 13, 15, 19, 23, 26, 27, 28, 31, 37, 42. Esempio 1 e 2 dai capitoli IX e X.

  •  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 
  • A. Areni, T. G. Scalisi: Esercizi di Statistica per la ricerca psicologica: problemi svolti ed esercizi commentati. Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.

  • Eventuali link ad altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente.

INFORMATICA E STATISTICA (INF/01)
INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 52.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 19/02/2018 al 01/06/2018)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce

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 del linguaggio di programmazione C saranno integrati e applicati con esemplificazioni a problemi di interesse  nel particolare corso di Laurea. Verranno illustrati i concetti inerenti alla strutturazione di semplici classi in C++, che saranno poi sviluppate, mediante utilizzo di apposito software.

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

Capacità di applicare conoscenze e comprensione: # fornire ai destinatari  una base di conoscenze attinenti agli argomenti propri del percorso formativo,
 #  utilizzare strumenti di calcolo matematico e tecnologie informatiche utili al completamento del corso di Laurea nel suo complesso,
 # essere in grado di formalizzare algoritmi di risoluzione di problemi di moderata difficoltà, in modo da facilitare la loro analisi e implementazione,
 # essere capaci di leggere e comprendere, in modo autonomo, testi di base di Informatica e programmi di moderata difficoltà in C e C++.

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, sia come comprensione dell tematiche fondamentali inerenti alla Scienza dei Calcolatori che come sviluppo di codice in un liguaggio di programmazione (C).

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  esercitazioni assistite, all’interno dell’orario delle lezioni. Durante le esercitazioni  in Laboratorio, lo studente dovrà cimentarsi nell'implementazione  degli algoritmi  proposti a lezione, dei quali sarà  sempre fornita una falsariga di sviluppo.

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

  • architettura del computer,
  • progetto in C,
  • strutturazione di semplici classi in progetti C++ (dall'anno accademico 2017-2018),
  • elaborazione del  makefile relatico a un progetto C e strutturazione di uno script in awk, riservato agli studenti fino agli anni accademici 2016-2017.

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

Architettura generale del calcolatore. Dalla macchina reale alla macchina virtuale. Introduzione alla codifica dell' informazione e alle problematiche inerenti ai metodi di codifica. Codifiche numeriche e cambiamenti di base in sistemi posizionali.Codifica in complemento alla base e alla base diminuita.Codifiche numeriche in formato floating point; codifica dei caratteri. Conversioni di segnale analogico in segnale digitale. Tecniche di compressione dei dati. Codifica di Huffman. Variabili e tipi di variabili. Il concetto di algoritmo. Strutturazione di algoritmi. Algoritmi di ordinamento. Ricerca binaria e ricerca sequenziale. Il processore. Interazione del processore con la Memoria principale. Dai processori CISC ai RISC. Caratteristiche prestazionali di un processore. Le memorie del computer: caratteristiche e utilizzo. Il software di base: BIOS e Sistema Operativo. Dal modello monolitico al Client- server. Definizione e funzioni del Sistema Operativo. Il gestore dei processi, del processore e della memoria. Gestione dell'I/O. Reti di computer. Il modello ISO/OSI e lo standard TCP/IP. Il modello client-server. Servizi di rete. Tipologie di rete e tecniche di trasmissione. Il DNS. Introduzione al linguaggio C. Le variabili: definizione in tipo e riempimento. Controllo di flusso: if, while, for, case. Generazione di numeri random. I vettori e le matrici. Il concetto di funzione in C. Dal programma al progetto. Esempi di strutturazione e di utilizzo. I puntatori. Utilizzo di puntatori in funzioni. I puntatori a file. Lettura e scrittura su file binari.

Introduzione alla programmazione strutturata in C++. Conversione di progetti C in progetti C++. Il concetto di classe: definizione dell’interfaccia della classe, proprietà e metodi degli oggetti..  Sviluppo di progetti in C++ con allocazione dinamica di memoria.  Esempio di scambio di dati fra classi non derivate fra loro. Realizzazione della classe Coppia. Un esempio di overloading.  Sviluppo di alcune semplici classi, da inserire in appositi progetti.

  •   Paolo Tosoratti: Introduzione all’Informatica. CEA
  •   Ceri, Mandrioli, Sbattella. Informatica: arte e mestiere. McGraw-Hill, 2008.
  • · Kernighan & Ritchie. The C Programming Language. Prentice Hall. · Ellie Quingley. UNIX shells by example. Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall Professional Technical Reference.

Eventuali link ad altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente.

INFORMATICA (INF/01)
INFORMATICA E STATISTICA

Corso di laurea OTTICA E OPTOMETRIA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 68.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 25/09/2017 al 22/12/2017)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE (PDS0-2010)

Sede Lecce

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.

Metodi didattici e modalità di esecuzione delle lezioni e delle esercitazioni/laboratori

  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:

  • architettura del computer;
  •  risoluzione di un problema statistico, sia senza che con l'utilizzo del computer.

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

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.

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.

 Esercizi  proposti del testo Areni: 1.1,1.2,1.3,1.5,1.12, 1.16, 1.17, 1.18.  Esercizi  proposti del testo Areni:  2.2, 2.5,2.7 , 2.8, 2.30.  Esercizi Areni  8.1, 8.12, 8.20, 8.13, 8.15.     Esercizi N.   5.4, 5.5 e 5.6, 5.7 e 5.8 e 5.9  del testo Areni.  Esercizio Areni:  6.4, 6.7, 9.1, 9.2, 10.3 e 10.4, 10.10, 10.11.

Esercizi proposti del testo Garetto: 11, 12, 13, 15, 19, 23, 26, 27, 28, 31, 37, 42. Esempio 1 e 2 dai capitoli IX e X.

  •  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 
  • A. Areni, T. G. Scalisi: Esercizi di Statistica per la ricerca psicologica: problemi svolti ed esercizi commentati. Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.

  • Eventuali link ad altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente.

INFORMATICA E STATISTICA (INF/01)
ABILITA' INFORMATICHE E TELEMATICHE

Corso di laurea LINGUE MODERNE, LETTERATURE E TRADUZIONE

Settore Scientifico Disciplinare NN

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 3.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 18.0 Ore Studio individuale: 57.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 20/02/2017 al 20/05/2017)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

  Le nozioni matematiche di base acquisite negli studi superiori.

 Conoscenza delle strutture hardware e software del computer e delle interrelazioni tra esse (reti e internet),  acquisite nei Corsi della laurea Triennale.

 Utilizzo di strumenti statistici di base, utili nel panorama delle applicazioni esistenti  nella professione e nella ricerca “linguistica”.   Favorire lo sviluppo di una cultura e di un’educazione informatica per un corretto e responsabile uso di strumenti tecnologici.

Conoscenze e comprensione. Possedere una preparazione che renda gli studenti siano sostanzialmente autonomi nell’impiego di applicazioni Statistiche nelle  loro attività di studio e professionali future.  

Capacità di applicare conoscenze e comprensione: 

  1.  elaborare tabelle e grafici, 
  2. interpretare risultati statistici 
  3. produrre  presentazioni in modo efficace e corretto, attinenti alla professione prescelta.

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 alla trattazione di dati con metodi della statistica di base e di interpretarne i risultati.

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 di base, 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.

Ogni lezione contempla un' esercitazione  assistita, all’interno dell’orario delle lezioni.

Durante le esercitazioni, lo studente dovrà cimentarsi nella risoluzione di semplici analisi statistiche, mediante uso di funzioni disponibili su foglio elettronico,  proposte a lezione.

  1. Risoluzione di un problema statistico, mediante uso di foglio elettronico (Excel):
  2. presentazione e commento dei risultati,  con uso di Power Point.

Presentazione dei contenuti del corso e delle modalita' d'esame.  Scopi e metodologie dell' analisi Statistica dei dati.  Concetto di frequenza. Grafici a torta e a barre. Grafici a dispersione. Analisi di frequenza su più campioni. Produzione di relativi grafici.  Relazione tra variabili: il coefficiente di determinazione e quello di correlazione.  Indici di connessione: calcolo del chi quadrato 

Funzioni Excel di riferimento:

casuale.tra, frequenza, cerca.vert, correlazione, test.chi. Uso di Statistica Descrittiva da Analisi dati.

Il materiale didattico verra' fornito da Docente in aula e reso disponibile sulla sua pagina WEB.

ABILITA' INFORMATICHE E TELEMATICHE (NN)
INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 52.0 Ore Studio individuale: 98.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 19/09/2016 al 16/12/2016)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

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 del linguaggio di programmazione e del Sistema Operativo UNIX saranno integrati e applicati, con esemplificazioni a problemi di interesse nel particolare corso di Laurea.

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

Capacità di applicare conoscenze e comprensione: # fornire ai destinatari  una base di conoscenze attinenti agli argomenti propri del percorso formativo,
 #  utilizzare strumenti di calcolo matematico e tecnologie informatiche utili al completamento del corso di Laurea nel suo complesso,
 # essere in grado di formalizzare algoritmi di risoluzione di problemi di moderata difficoltà, in modo da facilitare la loro analisi e implementazione,
 # essere capaci di leggere e comprendere, in modo autonomo, testi di base di Informatica e programmi di moderata difficoltà in C e C++.

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, sia come comprensione dell tematiche fondamentali inerenti alla Scienza dei Calcolatori che come sviluppo di codice in un liguaggio di programmazione (C).

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 esercitazioni assistite, all’interno dell’orario delle lezioni. Durante le esercitazioni in Laboratorio, lo studente dovrà cimentarsi nell'implementazione degli algoritmi proposti a lezione, seguendo una falsariga di sviluppo, fornita dal Docente.

L'esame si articola in:

  •     uno scritto, relativo all'architettura del computer,
  •     un progetto in C, da sviluppare con utilizzo di  Dev C++ o CodeBlocks,
  •     elaborazione del  makefile UNIX, relativo a un progetto C assegnato,  e strutturazione di uno script in awk.

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

Architettura generale del calcolatore. Dalla macchina reale alla macchina virtuale. Introduzione alla codifica dell' informazione e alle problematiche inerenti ai metodi di codifica. Codifiche numeriche e cambiamenti di base in sistemi posizionali.Codifica in complemento alla base e alla base diminuita.Codifiche numeriche in formato floating point; codifica dei caratteri. Conversioni di segnale analogico in segnale digitale. Tecniche di compressione dei dati. Codifica di Huffman. Variabili e tipi di variabili. Il concetto di algoritmo. Strutturazione di algoritmi. Algoritmi di ordinamento. Ricerca binaria e ricerca sequenziale. Il processore. Interazione del processore con la Memoria principale. Dai processori CISC ai RISC. Caratteristiche prestazionali di un processore. Le memorie del computer: caratteristiche e utilizzo. Il software di base: BIOS e Sistema Operativo. Dal modello monolitico al Client- server. Definizione e funzioni del Sistema Operativo. Il gestore dei processi, del processore e della memoria. Gestione dell'I/O. Reti di computer. Il modello ISO/OSI e lo standard TCP/IP. Il modello client-server. Servizi di rete. Tipologie di rete e tecniche di trasmissione. Il DNS. Introduzione al linguaggio C. Le variabili: definizione in tipo e riempimento. Controllo di flusso: if, while, for, case. Generazione di numeri random. I vettori e le matrici. Il concetto di funzione in C. Dal programma al progetto. Esempi di strutturazione e di utilizzo. I puntatori. Utilizzo di puntatori in funzioni. I puntatori a file. Lettura e scrittura su file binari.

Il Sistema Operativo UNIX: struttura, interfaccia utente, varianti. La shell UNIX: ruolo e varianti, procedura di login, organizzazione del file system. La shell bash. Comandi principali della shell: gestione di file, gestione di processi, monitoraggio della memoria. L'utility awk. Compilatori e makefile.

  •   Paolo Tosoratti: Introduzione all’Informatica. CEA
  •   Ceri, Mandrioli, Sbattella. Informatica: arte e mestiere. McGraw-Hill, 2008.
  •  Kernighan & Ritchie. The C Programming Language. Prentice Hall. · Ellie Quingley. UNIX shells by example. Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall Professional Technical Reference.
  • Ellie Quingley. UNIX shells by example. Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall Professional Technical Reference. 

Eventuali link ad altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente.

INFORMATICA (INF/01)
INFORMATICA E STATISTICA

Corso di laurea OTTICA E OPTOMETRIA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 68.0 Ore Studio individuale: 132.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 19/09/2016 al 16/12/2016)

Lingua

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE (PDS0-2010)

Sede Lecce - Università degli Studi

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.

Metodi didattici e modalità di esecuzione delle lezioni e delle esercitazioni/laboratori

  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:

  • architettura del computer;
  •  risoluzione di un problema statistico, sia senza che con l'utilizzo del computer.

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

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.

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.

 Esercizi  proposti del testo Areni: 1.1,1.2,1.3,1.5,1.12, 1.16, 1.17, 1.18.  Esercizi  proposti del testo Areni:  2.2, 2.5,2.7 , 2.8, 2.30.  Esercizi Areni  8.1, 8.12, 8.20, 8.13, 8.15.     Esercizi N.   5.4, 5.5 e 5.6, 5.7 e 5.8 e 5.9  del testo Areni.  Esercizio Areni:  6.4, 6.7, 9.1, 9.2, 10.3 e 10.4, 10.10, 10.11.

 

  • . Stefano Ceri, Dino Mandrioli, Licia Sbattella: Informatica: arte e mestiere. McGraw-Hill.
  • • A. Areni, A. P. Ercolani, T. G. Scalisi: Introduzione all'uso della statistica in Psicologia -LED- Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.
  • A. Areni, T. G. Scalisi: Esercizi di Statistica per la ricerca psicologica: problemi svolti

ed esercizi commentati. Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.

Eventuali link ad articoli, datasheet e altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente. 

INFORMATICA E STATISTICA (INF/01)
ABILITA' INFORMATICHE E TELEMATICHE

Corso di laurea LINGUE MODERNE, LETTERATURE E TRADUZIONE

Settore Scientifico Disciplinare NN

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 3.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 18.0 Ore Studio individuale: 57.0

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 22/02/2016 al 21/05/2016)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

  Le nozioni matematiche di base acquisite negli studi superiori.

 Conoscenza delle strutture hardware e software del computer e delle interrelazioni tra esse (reti e internet),  acquisite nei Corsi della laurea Triennale.

 Utilizzo di strumenti statistici di base, utili nel panorama degli applicazioni esistenti edimminenti nella professione e nella ricerca “linguistica”.   Favorire lo sviluppo di una cultura e di un’educazione informatica per un corretto e responsabile uso di strumenti tecnologici.

Conoscenze e comprensione. Possedere una preparazione che renda gli studenti siano sostanzialmente autonomi nell’impiego di applicazioni Statistiche nelle  loro attività di studio e professionali future.  

Capacità di applicare conoscenze e comprensione: 

  1.  elaborare tabelle e grafici, 
  2. interpretare risultati statistici 
  3. produrre  presentazioni in modo efficace e corretto, attinenti alla professione prescelta.

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 alla trattazione di dati con metodi della statistica di base e di interpretarne i risultati.

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 di base, 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.

Ogni lezione contemplate un' esercitazione  assistite, all’interno dell’orario delle lezioni.

Durante le esercitazioni, lo studente dovrà cimentarsi nella risoluzione di semplici analisi statistiche, mediante uso di funzioni disponibili su foglio elettronico,  proposte a lezione.

  1. Risoluzione di un problema statistico, mediante uso di foglio elettronico (Excel):
  2. presentazione e commento dei risultati,  con uso di Power Point.

Presentazione dei contenuti del corso e delle modalita' d'esame.  Scopi e metodologie dell' analisi Statistica dei dati.  Concetto di frequenza. Grafici a torta e a barre. Grafici a dispersione. Analisi di frequenza su più campioni. Produzione di relativi grafici.  Relazione tra variabili: il coefficiente di determinazione e quello di correlazione.  Indici di connessione: calcolo del chi quadrato 

Funzioni Excel di riferimento:

casuale.tra, frequenza, cerca.vert, correlazione, test.chi. Uso di Statistica Descrittiva da Analisi dati.

Il materiale didattico verra' fornito da Docente in aula e reso disponibile sulla sua pagina WEB.

ABILITA' INFORMATICHE E TELEMATICHE (NN)
INFORMATICA

Corso di laurea SCIENZE E TECNOLOGIE PER L'AMBIENTE

Settore Scientifico Disciplinare NN

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 4.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 32.0 Ore Studio individuale: 68.0

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 05/10/2015 al 29/01/2016)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

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 preparazione che renda gli studenti  sostanzialmente autonomi nell’impiego di applicazioni Statistiche nelle loro attività di studio e professionali future.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione:
elaborare tabelle e grafici,
interpretare risultati statistici, attinenti alla professione prescelta.

Autonomia di giudizio. L’esposizione dei contenuti e degli argomenti sarà svolta in modo da migliorare la capacità dello studente di riconoscere le problematiche inerenti alla trattazione di dati con metodi della statistica di base e di interpretarne i risultati.

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 di base, 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:

  • architettura del computer;
  •  risoluzione di un problema statistico con l'utilizzo del computer.

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

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.

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.  

Stefano Ceri, Dino Mandrioli, Licia Sbattella: Informatica: arte e mestiere. McGraw-Hill.

A. Areni, A. P. Ercolani, T. G. Scalisi: Introduzione all'uso della statistica in Psicologia -LED- Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.

A. Areni, T. G. Scalisi: Esercizi di Statistica per la ricerca psicologica: problemi svolti ed esercizi commentati. Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.

Eventuali link ad articoli, datasheet e altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente. 

INFORMATICA (NN)
INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 21/09/2015 al 18/12/2015)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

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 del linguaggio di programmazione e del Sistema Operativo UNIX saranno integrati e applicati, con esemplificazioni a problemi di interesse nel particolare corso di Laurea.

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

Capacità di applicare conoscenze e comprensione: # fornire ai destinatari  una base di conoscenze attinenti agli argomenti propri del percorso formativo,
 #  utilizzare strumenti di calcolo matematico e tecnologie informatiche utili al completamento del corso di Laurea nel suo complesso,
 # essere in grado di formalizzare algoritmi di risoluzione di problemi di moderata difficoltà, in modo da facilitare la loro analisi e implementazione,
 # essere capaci di leggere e comprendere, in modo autonomo, testi di base di Informatica e programmi di moderata difficoltà in C.

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, sia come comprensione dell tematiche fondamentali inerenti alla Scienza dei Calcolatori che come sviluppo di codice in un liguaggio di programmazione (C).

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 esercitazioni assistite, all’interno dell’orario delle lezioni. Durante le esercitazioni in Laboratorio, lo studente dovrà cimentarsi nell'implementazione degli algoritmi proposti a lezione, seguendo una falsariga di sviluppo, fornita dal Docente.

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

  • architettura del computer,
  • progetto in C,
  • elaborazione del  makefile relativo a un progetto C e strutturazione di uno script in awk.

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

Architettura generale del calcolatore. Dalla macchina reale alla macchina virtuale. Introduzione alla codifica dell' informazione e alle problematiche inerenti ai metodi di codifica. Codifiche numeriche e cambiamenti di base in sistemi posizionali.Codifica in complemento alla base e alla base diminuita.Codifiche numeriche in formato floating point; codifica dei caratteri. Conversioni di segnale analogico in segnale digitale. Tecniche di compressione dei dati. Codifica di Huffman. Variabili e tipi di variabili. Il concetto di algoritmo. Strutturazione di algoritmi. Algoritmi di ordinamento. Ricerca binaria e ricerca sequenziale. Il processore. Interazione del processore con la Memoria principale. Dai processori CISC ai RISC. Caratteristiche prestazionali di un processore. Le memorie del computer: caratteristiche e utilizzo. Il software di base: BIOS e Sistema Operativo. Dal modello monolitico al Client- server. Definizione e funzioni del Sistema Operativo. Il gestore dei processi, del processore e della memoria. Gestione dell'I/O. Reti di computer. Il modello ISO/OSI e lo standard TCP/IP. Il modello client-server. Servizi di rete. Tipologie di rete e tecniche di trasmissione. Il DNS. Introduzione al linguaggio C. Le variabili: definizione in tipo e riempimento. Controllo di flusso: if, while, for, case. Generazione di numeri random. I vettori e le matrici. Il concetto di funzione in C. Dal programma al progetto. Esempi di strutturazione e di utilizzo. I puntatori. Utilizzo di puntatori in funzioni. I puntatori a file. Lettura e scrittura su file binari.

Il Sistema Operativo UNIX: struttura, interfaccia utente, varianti. La shell UNIX: ruolo e varianti, procedura di login, organizzazione del file system. La shell bash. Comandi principali della shell: gestione di file, gestione di processi, monitoraggio della memoria. L'utility awk. Compilatori e makefile.

  •   Paolo Tosoratti: Introduzione all’Informatica. CEA
  •   Ceri, Mandrioli, Sbattella. Informatica: arte e mestiere. McGraw-Hill, 2008.
  •  Kernighan & Ritchie. The C Programming Language. Prentice Hall. · Ellie Quingley. UNIX shells by example. Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall Professional Technical Reference.
  • Ellie Quingley. UNIX shells by example. Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall Professional Technical Reference. 

Eventuali link ad altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente.

INFORMATICA (INF/01)
INFORMATICA E STATISTICA

Corso di laurea OTTICA E OPTOMETRIA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0 Ore Studio individuale: 136.0

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 21/09/2015 al 18/12/2015)

Lingua

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE (PDS0-2010)

Sede Lecce - Università degli Studi

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.

Metodi didattici e modalità di esecuzione delle lezioni e delle esercitazioni/laboratori

  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:

  • architettura del computer;
  •  risoluzione di un problema statistico, sia senza che con l'utilizzo del computer.

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

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.

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.

 Esercizi  proposti del testo Areni: 1.1,1.2,1.3,1.5,1.12, 1.16, 1.17, 1.18.  Esercizi  proposti del testo Areni:  2.2, 2.5,2.7 , 2.8, 2.30.  Esercizi Areni  8.1, 8.12, 8.20, 8.13, 8.15.     Esercizi N.   5.4, 5.5 e 5.6, 5.7 e 5.8 e 5.9  del testo Areni.  Esercizio Areni:  6.4, 6.7, 9.1, 9.2, 10.3 e 10.4, 10.10, 10.11.

 

  • . Stefano Ceri, Dino Mandrioli, Licia Sbattella: Informatica: arte e mestiere. McGraw-Hill.
  • • A. Areni, A. P. Ercolani, T. G. Scalisi: Introduzione all'uso della statistica in Psicologia -LED- Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.
  • A. Areni, T. G. Scalisi: Esercizi di Statistica per la ricerca psicologica: problemi svolti

ed esercizi commentati. Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.

Eventuali link ad articoli, datasheet e altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente. 

INFORMATICA E STATISTICA (INF/01)
ABILITA' INFORMATICHE E TELEMATICHE

Corso di laurea LINGUE MODERNE, LETTERATURE E TRADUZIONE

Settore Scientifico Disciplinare NN

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 3.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 18.0 Ore Studio individuale: 57.0

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno di corso 1

Semestre Secondo Semestre (dal 02/03/2015 al 30/05/2015)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

  Le nozioni matematiche di base acquisite negli studi superiori.

 Conoscenza delle strutture hardware e software del computer e delle interrelazioni tra esse (reti e internet),  acquisite nei Corsi della laurea Triennale.

 Utilizzo di strumenti statistici di base, utili nel panorama degli applicazioni esistenti edimminenti nella professione e nella ricerca “linguistica”.   Favorire lo sviluppo di una cultura e di un’educazione informatica per un corretto e responsabile uso di strumenti tecnologici.

Conoscenze e comprensione. Possedere una preparazione che renda gli studenti siano sostanzialmente autonomi nell’impiego di applicazioni Statistiche nelle  loro attività di studio e professionali future.  

Capacità di applicare conoscenze e comprensione: 

  1.  elaborare tabelle e grafici, 
  2. interpretare risultati statistici 
  3. produrre  presentazioni in modo efficace e corretto, attinenti alla professione prescelta.

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 alla trattazione di dati con metodi della statistica di base e di interpretarne i risultati.

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 di base, 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.

Ogni lezione contemplate un' esercitazione  assistite, all’interno dell’orario delle lezioni.

Durante le esercitazioni, lo studente dovrà cimentarsi nella risoluzione di semplici analisi statistiche, mediante uso di funzioni disponibili su foglio elettronico,  proposte a lezione.

  1. Risoluzione di un problema statistico, mediante uso di foglio elettronico (Excel):
  2. presentazione e commento dei risultati,  con uso di Power Point.

Presentazione dei contenuti del corso e delle modalita' d'esame.  Scopi e metodologie dell' analisi Statistica dei dati.  Concetto di frequenza. Grafici a torta e a barre. Grafici a dispersione. Analisi di frequenza su più campioni. Produzione di relativi grafici.  Relazione tra variabili: il coefficiente di determinazione e quello di correlazione.  Indici di connessione: calcolo del chi quadrato 

Funzioni Excel di riferimento:

casuale.tra, frequenza, cerca.vert, correlazione, test.chi. Uso di Statistica Descrittiva da Analisi dati.

Il materiale didattico verra' fornito da Docente in aula e reso disponibile sulla sua pagina WEB.

ABILITA' INFORMATICHE E TELEMATICHE (NN)
INFORMATICA

Corso di laurea SCIENZE E TECNOLOGIE PER L'AMBIENTE

Settore Scientifico Disciplinare NN

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 4.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 32.0 Ore Studio individuale: 68.0

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 29/09/2014 al 23/01/2015)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

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 preparazione che renda gli studenti  sostanzialmente autonomi nell’impiego di applicazioni Statistiche nelle loro attività di studio e professionali future.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione:
elaborare tabelle e grafici,
interpretare risultati statistici, attinenti alla professione prescelta.

Autonomia di giudizio. L’esposizione dei contenuti e degli argomenti sarà svolta in modo da migliorare la capacità dello studente di riconoscere le problematiche inerenti alla trattazione di dati con metodi della statistica di base e di interpretarne i risultati.

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 di base, 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:

  • architettura del computer;
  •  risoluzione di un problema statistico con l'utilizzo del computer.

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

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.

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.  

Stefano Ceri, Dino Mandrioli, Licia Sbattella: Informatica: arte e mestiere. McGraw-Hill.

A. Areni, A. P. Ercolani, T. G. Scalisi: Introduzione all'uso della statistica in Psicologia -LED- Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.

A. Areni, T. G. Scalisi: Esercizi di Statistica per la ricerca psicologica: problemi svolti ed esercizi commentati. Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.

Eventuali link ad articoli, datasheet e altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente. 

INFORMATICA (NN)
INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 22/09/2014 al 19/12/2014)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

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 del linguaggio di programmazione e del Sistema Operativo UNIX saranno integrati e applicati, con esemplificazioni a problemi di interesse nel particolare corso di Laurea.

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

Capacità di applicare conoscenze e comprensione: # fornire ai destinatari  una base di conoscenze attinenti agli argomenti propri del percorso formativo,
 #  utilizzare strumenti di calcolo matematico e tecnologie informatiche utili al completamento del corso di Laurea nel suo complesso,
 # essere in grado di formalizzare algoritmi di risoluzione di problemi di moderata difficoltà, in modo da facilitare la loro analisi e implementazione,
 # essere capaci di leggere e comprendere, in modo autonomo, testi di base di Informatica e programmi di moderata difficoltà in C.

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, sia come comprensione dell tematiche fondamentali inerenti alla Scienza dei Calcolatori che come sviluppo di codice in un liguaggio di programmazione (C).

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 esercitazioni assistite, all’interno dell’orario delle lezioni. Durante le esercitazioni in Laboratorio, lo studente dovrà cimentarsi nell'implementazione degli algoritmi proposti a lezione, seguendo una falsariga di sviluppo, fornita dal Docente.

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

  • architettura del computer,
  • progetto in C,
  • elaborazione del  makefile relativo a un progetto C e strutturazione di uno script in awk.

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

Architettura generale del calcolatore. Dalla macchina reale alla macchina virtuale. Introduzione alla codifica dell' informazione e alle problematiche inerenti ai metodi di codifica. Codifiche numeriche e cambiamenti di base in sistemi posizionali.Codifica in complemento alla base e alla base diminuita.Codifiche numeriche in formato floating point; codifica dei caratteri. Conversioni di segnale analogico in segnale digitale. Tecniche di compressione dei dati. Codifica di Huffman. Variabili e tipi di variabili. Il concetto di algoritmo. Strutturazione di algoritmi. Algoritmi di ordinamento. Ricerca binaria e ricerca sequenziale. Il processore. Interazione del processore con la Memoria principale. Dai processori CISC ai RISC. Caratteristiche prestazionali di un processore. Le memorie del computer: caratteristiche e utilizzo. Il software di base: BIOS e Sistema Operativo. Dal modello monolitico al Client- server. Definizione e funzioni del Sistema Operativo. Il gestore dei processi, del processore e della memoria. Gestione dell'I/O. Reti di computer. Il modello ISO/OSI e lo standard TCP/IP. Il modello client-server. Servizi di rete. Tipologie di rete e tecniche di trasmissione. Il DNS. Introduzione al linguaggio C. Le variabili: definizione in tipo e riempimento. Controllo di flusso: if, while, for, case. Generazione di numeri random. I vettori e le matrici. Il concetto di funzione in C. Dal programma al progetto. Esempi di strutturazione e di utilizzo. I puntatori. Utilizzo di puntatori in funzioni. I puntatori a file. Lettura e scrittura su file binari.

Il Sistema Operativo UNIX: struttura, interfaccia utente, varianti. La shell UNIX: ruolo e varianti, procedura di login, organizzazione del file system. La shell bash. Comandi principali della shell: gestione di file, gestione di processi, monitoraggio della memoria. L'utility awk. Compilatori e makefile.

  •   Paolo Tosoratti: Introduzione all’Informatica. CEA
  •   Ceri, Mandrioli, Sbattella. Informatica: arte e mestiere. McGraw-Hill, 2008.
  •  Kernighan & Ritchie. The C Programming Language. Prentice Hall. · Ellie Quingley. UNIX shells by example. Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall Professional Technical Reference.
  • Ellie Quingley. UNIX shells by example. Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall Professional Technical Reference. 

Eventuali link ad altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente.

INFORMATICA (INF/01)
INFORMATICA E STATISTICA

Corso di laurea OTTICA E OPTOMETRIA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0 Ore Studio individuale: 136.0

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 22/09/2014 al 19/12/2014)

Lingua

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE (PDS0-2010)

Sede Lecce - Università degli Studi

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.

Metodi didattici e modalità di esecuzione delle lezioni e delle esercitazioni/laboratori

  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:

  • architettura del computer;
  •  risoluzione di un problema statistico, sia senza che con l'utilizzo del computer.

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

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.

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.

 Esercizi  proposti del testo Areni: 1.1,1.2,1.3,1.5,1.12, 1.16, 1.17, 1.18.  Esercizi  proposti del testo Areni:  2.2, 2.5,2.7 , 2.8, 2.30.  Esercizi Areni  8.1, 8.12, 8.20, 8.13, 8.15.     Esercizi N.   5.4, 5.5 e 5.6, 5.7 e 5.8 e 5.9  del testo Areni.  Esercizio Areni:  6.4, 6.7, 9.1, 9.2, 10.3 e 10.4, 10.10, 10.11.

Esercizi proposti del testo Garetto: 11, 12, 13, 15, 19, 23, 26, 27, 28, 31, 37, 42. Esempio 1 e 2 dai capitoli IX e X.

  •  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 
  • A. Areni, T. G. Scalisi: Esercizi di Statistica per la ricerca psicologica: problemi svolti ed esercizi commentati. Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.

  • Eventuali link ad altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente.

INFORMATICA E STATISTICA (INF/01)
INFORMATICA

Corso di laurea FISICA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno accademico di erogazione 2013/2014

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 23/09/2013 al 20/12/2013)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

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 del linguaggio di programmazione e del Sistema Operativo UNIX saranno integrati e applicati, con esemplificazioni a problemi di interesse nel particolare corso di Laurea.

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

Capacità di applicare conoscenze e comprensione: # fornire ai destinatari  una base di conoscenze attinenti agli argomenti propri del percorso formativo,
 #  utilizzare strumenti di calcolo matematico e tecnologie informatiche utili al completamento del corso di Laurea nel suo complesso,
 # essere in grado di formalizzare algoritmi di risoluzione di problemi di moderata difficoltà, in modo da facilitare la loro analisi e implementazione,
 # essere capaci di leggere e comprendere, in modo autonomo, testi di base di Informatica e programmi di moderata difficoltà in C.

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, sia come comprensione dell tematiche fondamentali inerenti alla Scienza dei Calcolatori che come sviluppo di codice in un liguaggio di programmazione (C).

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 esercitazioni assistite, all’interno dell’orario delle lezioni. Durante le esercitazioni in Laboratorio, lo studente dovrà cimentarsi nell'implementazione degli algoritmi proposti a lezione, seguendo una falsariga di sviluppo, fornita dal Docente.

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

  • architettura del computer,
  • progetto in C,
  • elaborazione del  makefile relativo a un progetto C e strutturazione di uno script in awk.

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

Architettura generale del calcolatore. Dalla macchina reale alla macchina virtuale. Introduzione alla codifica dell' informazione e alle problematiche inerenti ai metodi di codifica. Codifiche numeriche e cambiamenti di base in sistemi posizionali.Codifica in complemento alla base e alla base diminuita.Codifiche numeriche in formato floating point; codifica dei caratteri. Conversioni di segnale analogico in segnale digitale. Tecniche di compressione dei dati. Codifica di Huffman. Variabili e tipi di variabili. Il concetto di algoritmo. Strutturazione di algoritmi. Algoritmi di ordinamento. Ricerca binaria e ricerca sequenziale. Il processore. Interazione del processore con la Memoria principale. Dai processori CISC ai RISC. Caratteristiche prestazionali di un processore. Le memorie del computer: caratteristiche e utilizzo. Il software di base: BIOS e Sistema Operativo. Dal modello monolitico al Client- server. Definizione e funzioni del Sistema Operativo. Il gestore dei processi, del processore e della memoria. Gestione dell'I/O. Reti di computer. Il modello ISO/OSI e lo standard TCP/IP. Il modello client-server. Servizi di rete. Tipologie di rete e tecniche di trasmissione. Il DNS. Introduzione al linguaggio C. Le variabili: definizione in tipo e riempimento. Controllo di flusso: if, while, for, case. Generazione di numeri random. I vettori e le matrici. Il concetto di funzione in C. Dal programma al progetto. Esempi di strutturazione e di utilizzo. I puntatori. Utilizzo di puntatori in funzioni. I puntatori a file. Lettura e scrittura su file binari.

Il Sistema Operativo UNIX: struttura, interfaccia utente, varianti. La shell UNIX: ruolo e varianti, procedura di login, organizzazione del file system. La shell bash. Comandi principali della shell: gestione di file, gestione di processi, monitoraggio della memoria. L'utility awk. Compilatori e makefile.

  •   Paolo Tosoratti: Introduzione all’Informatica. CEA
  •   Ceri, Mandrioli, Sbattella. Informatica: arte e mestiere. McGraw-Hill, 2008.
  •  Kernighan & Ritchie. The C Programming Language. Prentice Hall. · Ellie Quingley. UNIX shells by example. Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall Professional Technical Reference.
  • Ellie Quingley. UNIX shells by example. Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall Professional Technical Reference. 

Eventuali link ad altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente.

INFORMATICA (INF/01)
INFORMATICA

Corso di laurea SCIENZE E TECNOLOGIE PER L'AMBIENTE

Settore Scientifico Disciplinare NN

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 4.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 32.0 Ore Studio individuale: 68.0

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno accademico di erogazione 2013/2014

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 01/10/2013 al 24/01/2014)

Lingua

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

Sede Lecce - Università degli Studi

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 preparazione che renda gli studenti  sostanzialmente autonomi nell’impiego di applicazioni Statistiche nelle loro attività di studio e professionali future.

Capacità di applicare conoscenze e comprensione:
elaborare tabelle e grafici,
interpretare risultati statistici, attinenti alla professione prescelta.

Autonomia di giudizio. L’esposizione dei contenuti e degli argomenti sarà svolta in modo da migliorare la capacità dello studente di riconoscere le problematiche inerenti alla trattazione di dati con metodi della statistica di base e di interpretarne i risultati.

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 di base, 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:

  • architettura del computer;
  •  risoluzione di un problema statistico con l'utilizzo del computer.

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

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.

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.  

Stefano Ceri, Dino Mandrioli, Licia Sbattella: Informatica: arte e mestiere. McGraw-Hill.

A. Areni, A. P. Ercolani, T. G. Scalisi: Introduzione all'uso della statistica in Psicologia -LED- Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.

A. Areni, T. G. Scalisi: Esercizi di Statistica per la ricerca psicologica: problemi svolti ed esercizi commentati. Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.

Eventuali link ad articoli, datasheet e altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente. 

INFORMATICA (NN)
INFORMATICA E STATISTICA

Corso di laurea OTTICA E OPTOMETRIA

Settore Scientifico Disciplinare INF/01

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 8.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 64.0 Ore Studio individuale: 136.0

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno accademico di erogazione 2013/2014

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 23/09/2013 al 20/12/2013)

Lingua

Percorso PERCORSO GENERICO/COMUNE (PDS0-2010)

Sede Lecce - Università degli Studi

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.

Metodi didattici e modalità di esecuzione delle lezioni e delle esercitazioni/laboratori

  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:

  • architettura del computer;
  •  risoluzione di un problema statistico, sia senza che con l'utilizzo del computer.

Un eventuale colloquio, se ritenuto necessario dal docente.

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.

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.

 Esercizi  proposti del testo Areni: 1.1,1.2,1.3,1.5,1.12, 1.16, 1.17, 1.18.  Esercizi  proposti del testo Areni:  2.2, 2.5,2.7 , 2.8, 2.30.  Esercizi Areni  8.1, 8.12, 8.20, 8.13, 8.15.     Esercizi N.   5.4, 5.5 e 5.6, 5.7 e 5.8 e 5.9  del testo Areni.  Esercizio Areni:  6.4, 6.7, 9.1, 9.2, 10.3 e 10.4, 10.10, 10.11.

Esercizi proposti del testo Garetto: 11, 12, 13, 15, 19, 23, 26, 27, 28, 31, 37, 42. Esempio 1 e 2 dai capitoli IX e X.

  •  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 
  • A. Areni, T. G. Scalisi: Esercizi di Statistica per la ricerca psicologica: problemi svolti ed esercizi commentati. Edizioni Universitarie di Lettere, Economia, Diritto.

  • Eventuali link ad altro materiale verrà messo a disposizione durante il corso, sulle pagine WEB del docente.

INFORMATICA E STATISTICA (INF/01)

Pubblicazioni

  • Maria R. Guascito ; Eleonora Alfinito ; Rosella Cataldo ; Livia Giotta (2019). Tips for a (Simple) Interpretation of the Impedance Response of an Electrochemical Cell, IEEE Sensors Journal, 19(23),11318-11322.
  • Cataldo, R., Giotta, L., Guascito, M. R., Alfinito, E. (2019). Assessing the Quality of in Silico Produced Biomolecules: The Discovery of a New Conformer, The Journal of Physical Chemistry B, 123(6), 1265-1273E.
  • Alfinito, R. Cataldo.  Focus on In Silico Aptamer Synthesis New Food for Thought. BIOMEDICAL JOURNAL OF SCIENTIFIC & TECHNICAL RESEARCH.ISSN 2574-1241 
  • E. Alfinito, R. Cataldo, F. Ciriaco. A validation strategy for in silico generated aptamers. COMPUTATIONAL BIOLOGY AND CHEMISTRY, 2018 - ISSN:1476-9271 vol. 77,.123-130.
  •  R. Cataldo,M. Leuzzi, E. Alfinito,  Modelling and Development of Electrical Aptasensors: A Short Review, Chemosensors, 2018, 6(2), 20, DOI 10.3390/chemosensors6020020.
  • Cataldo, Rosella, Alfinito, Eleonora, Reggiani, Lino . Hierarchy and assortativity as new tools for binding-affinity investigation: the case of the TBA aptamer-ligand complex. IIEEE Transactions on NanoBioscience ( Volume: 16, Issue: 8, Dec. 2017 ) , doi: 10.1109/TNB.2017.2783440
  • Alfinito E. Cataldo R. Reggiani L. A network of networks to reproduce the electrical features of an aptamer-ligand complex: What an electrical network tells about affinity,In: Complexis 2017,2nd International Conference on  Complexity, Future Information Systems and Risk-Oporto,Portogallo, 24-26 April 2017 pg 62-69
  • E. Alfinito, L. Reggiani, R. Cataldo, G. de Nunzio, L. Giotta, R. Guascito. Modeling the microscopic electrical properties of thrombin binding aptamer (TBA) for label-free biosensors. Nanotechnology, 28(2017),DOI:10.1088/1361-6528/aa510f. 
  • Giorgio De Nunzio, Rosella Cataldo,  Alessandra Carlà. Robust Intensity Standardization in Brain Magnetic Resonance Images.  Journal of Digital Imaging. 02/2015; DOI: 10.1007/s10278-015-9782-8.
  • Giorgio De Nunzio, Rosella Cataldo,  Alessandra Carlà. Robust gray-level standardization in brain Magnetic-Resonance images. In Dagli atomi al cervello - Le Scienze di Base per la comprensione delle funzioni del cervello (2014).
  • R. Cataldo, A. Agrusti, G. De Nunzio, I. de Mitri, et al. Generating a minimal set of templates for the hippocampal region in MR neuroimages.. DOI:10.1111/j.1552-6569.2012.00713.x.. pp.473-483. In JOURNAL OF NEUROIMAGING - ISSN:1051-2284 vol. 23(3)2013.
  • R. Bellotti, R. Cataldo, et al., A completely automated CAD system for mass detection in a large mammographic database, Medical Physics 33(8), 2006, 3066-307, ISSN: 0094-2405.
  • G. De Nunzio, E. Tommasi, A. Agrusti, R. Cataldo,  I.De Mitri, M.Favetta,  S. Maglio, A. Massafra, M. Quarta, M. Torsello, I. Zecca, R. Bellotti,  S. Tangaro, P. Calvini, N. Camarlinghi, F. Falaschi,  P. Cerello, P. Oliva. Automatic lung segmentation in CT images with accurate  handling of the hilar region. JOURNAL OF DIGITAL IMAGING(2009), pp.10- 20  Vol.1.
  • Bruno Golosio, Giovanni Luca Masala, Alessio Piccioli, Piernicola Oliva, Massimo Carpinelli, Rosella Cataldo,Piergiorgio Cerello  Francesco De Carlo, Fabio Falaschi, Maria Evelina Fantacci, Gianfranco Gargano, Parnian Kasae, Massimo Torsello (2009).  A novel multi-threshold method for nodule detection in lung CT. Medical Physics,pp.3607- 3618  Vol.36 (8).
  • R. Bellotti, R. Cataldo et al., Distributed Medical Images Analysis on a GRID Infrastructure, Distributed Medical Images Analysis on a Grid Infrastructure ,Future Generation Computer System, Special Issue on Life Science Grids for Biomedicine and Bioinformatics, Vol. 23/3, 2006, 475-484.
  • R. Cataldo, A. De Donno, G. De Nunzio,G. Leucci, L. Nuzzo, S. Siviero, Integrated methods for analysis of deterioration of cultural heritage: the Crypt of “Cattedrale di Otranto", Journal of Cultural Heritage 6 (2005), 29-38.
  • S. Di Sabatino, L. Leo, R. Cataldo, R. Britter, C. Ratti, On the Construction of DEMs of a Southern European City and Their Analysis With Respect To Northern European and Northern American Cities. Journal of Applied Meteorology and Climatology (2010), Vol. 49, No. 7, pp. 1377–1396.
  • Delia D’Agostino; Paolo Maria Congedo; Rosella Cataldo. Computational fluid dynamics (CFD) modeling of microclimate for salts crystallization control and artworks conservation. DOI:10.1016/j.culher.2013.10.002. pp.448-457. In JOURNAL OF CULTURAL HERITAGE (2014) - ISSN:1296-2074 vol. 15.
  • D. D'Agostino, Paolo Maria Congedo,  Rosella Cataldo. Ventilation control using computational fluid-dynamics (CFD) modelling for cultural buildings conservation. DOI:10.1016/j.proche.2013.03.012. pp.83-91. In PROCEDIA CHEMISTRY (2013)- ISSN:1876-6196 vol. 8.
  • D. D'Agostino; A. Macchia; R. Cataldo; L. Campanella & A. Campbell.2013. Microclimate and Salt Crystallization in the Crypt of the Lecce's Duomo. DOI:10. 1080/15583058.2013.777862.pp.1-15.In INTERNATIONAL JOURNAL OF ARCHITECTURAL HERITAGE - ISSN:1558-3066 vol. 9
  • G. Leucci , R. Cataldo, G. De Nunzio, Analysis of surface and subsurface moisture using integrated geophysical methods, Near Surface Geophysics (2006), 207-213.
  • G. Leucci , R. Cataldo, G. De Nunzio, Assessment of fractures in porous materials with integrated geophysical methodologies, Journal of Archaeological Science (2007) 34, 222-232.
  • G. Leucci , R. Cataldo, G. De Nunzio, Analysis of subsurface water content with integrated techniques, Environmental Semeiotics (2007), 1(1), 1-16.
  • R. Cataldo, M. Fernandez, S. Siviero, Assessment of well-being in a Crypt with microclimatic, air quality and radon exhalation investigations, Radiation Measurements (2008) doi: 10.1016/j.radmeas.2008.02.002.
  • R. Cataldo, G. Leucci,S. Siviero, R. Pagiotti, P. Angelini, Diagnostic of the conservation state in the crypt of the Abbey of Montecorona : biological, microclimatic and geophysical evaluations, Journal of Geophysics and Engineering (2009) pp.205- 220 Vol.6

 

 

Temi di ricerca

 

  • Studio di metodologie statistico–computazionali per la modellazione della risposta fisica di biomateriali in biosensori, in particolar modo fluttuazioni elettriche.
  • Utilizzo di metodiche di analisi d’immagine per l’individuazione di tumori in immagini biomediche.
  • Sviluppo di algoritmi per l’analisi di neuroimmagini per diagnosi precoce della malattia di Alzheimer, integrando indicatori ottenuti da immagini multimodali (TAC, PET/SPECT).
  • Implementazione  di image server su web per la gestione di immagini biomediche. 
  • Studio delle problematiche inerenti alla salvaguardia di beni storico-archelogici confinati, tramite indagini ambientali di natura fisico-chimica. In particolare dalla raccolta e dal confronto di dati climatici  vengono individuate le funzione di trasferimento che regolano le variazioni dell'ambiente interno, in relazione a quelle esterne.
  • Preparazione di modelli di elevazione digitale del sito d'interesse, tramite mappe catastali digitalizzate, con particolare attenzione, ove possibile, all’evoluzione storica degli edifici. Estrazione, tramite analisi d’immagine, di parametri morfometrici e studio della loro interazione con le variazioni climatiche.
  • Studio di modelli per lo sviluppo di sistemi di controllo ambientale del degrado.