Informatica

Review details

Descrizione della materia

Lo studente deve acquisire due tipologie fondamentali di conoscenze: (i) la capacità di risolvere problemi concreti mediante programmi da implementare in un linguaggio di programmazione ed eseguire su un calcolatore; (ii) la capacità di comprendere aspetti quantitativi dell’informatica quali prestazioni, capacità di calcolo, rappresentazione dell’informazione, e l’organizzazione degli elaboratori. Queste capacità vengono applicate alla soluzione di problemi di rilevanza pratica.

Programma del corso

• Teoria [9 ore]
  • Rappresentazione dell’informazione
  • Architetture dei sistemi di elaborazione
  • Architettura software
• Problem solving e algoritmi
  • diagrammi di flusso (flow chart), pseudo-codice per la risoluzione di problemi concreti complessi
• Linguaggio Python (40 ore)
  • Tipi di dato primitivi
  • Variabili e costanti numeriche
  • Stringhe e metodi per stringhe
  • Input e Output di dati numerici e di stringhe
  • Operatori aritmetici elementari, potenze, funzioni matematiche
  • Variabili booleane e operatori
  • Costrutti di controllo di flusso (condizionali e iterativi)
  • Funzioni e passaggio di parametri
  • Liste, Insiemi, Dizionari
  • Strutture complesse (dizionari di insiemi e dizionari di liste)
  • Lettura e scrittura di file di testo
  • Gestione delle eccezioni

Organizzazione del ripasso

Il ripasso e' strutturato in quattro parti:

• Lezioni teoriche e dimostrazioni pratiche live o videoregistrate
  • Le lezioni teoriche verteranno su tutti gli argomenti del corso ed in particolare si concentreranno su quelle piu' richieste dagli studenti stessi;
  • Le dimostrazioni pratiche sono predisposte alla comprensione di alcuni concetti chiave del problem solving e all'esposizione di alcune problematiche tipiche;
  • Tutte le lezioni/esercitazioni sono focalizzate sugli studenti, si cerca percio' di focalizzarsi sui problemi che causano piu' difficolta' agli studenti. 
• Esercitazioni live 
  • Le esercitazioni si svolgeranno insieme (live) e si potra' beneficiare della condivisione di informazioni da parte degli studenti stessi oltre che dal mentore
• Esercitazioni asincrone
  • Verranno assegnate delle esercitazioni e/o domande teoriche che verranno poi valutate, corrette e commentate in un secondo momento
• Risoluzione di temi d'esame guidati
  • Live
  • Asincroni

Materiale didattico

Verra' fornito materiale didattico in supporto slides e/o videolezioni in quantita' e qualita' adeguata allo studio individuale della materia (integrato dal ripasso).

Il materiale fornisce anche una collezione di temi d'esame risolti e commentati con soluzione guidata.

Esperienza pregressa diretta in tutoraggio professionale e supporto alla didattica in Informatica con Python presso il Politecnico di Torino.

Review hosted by Giuseppe

Community member since 2022

Laurea triennale in Ingegneria Informatica al Politecnico di Torino con votazione 110 e lode. Attualmente studente laurea magistrale in Ingegneria Informatica, orientamento Artificial Intelligence and Data Analytics al Politecnico di Torino (1 esame mancante e tesista). Esperienza di tutoraggio professionale e supporto alla didattica al Politecnico di Torino (anno 2021) per la materia Informatica con linguaggio Python. Esperienza pregressa pluriennale in preparazione di slide e materiale di supporto alla didattica sia in ambito informatico, sia in ambito scientifico in generale. Offro un approccio metodico allo studio della materia in oggetto combinando, in base al contesto ed alle necessita', approcci top-down e bottom-up per comprendere al meglio gli argomenti di interesse. Inoltre, le sessioni di esercitazione sono atte a sviluppare una metodologia di risoluzione metodica e flessibile, volta alla comprensione completa degli argomenti, evitando scorciatoie risolutive classiche che inficiano sul risultato di apprendimento atteso. Gli argomenti disciplinari principalmente coperti sono: - Analisi Matematica I e II - Elettronica ed Elettrotecnica - Informatica (livello base con Python o C) - Algoritmi e programmazione avanzata (C o C++) - Programmazione di sistema (C, C++, Rust) - Sistemi operativi - Statistica di base - Machine Learning - Database systems - Web development - Software engineering - Altri linguaggi di programmazione e frameworks: Java, Javascript, React, NodeJS, ...