INGLESE

Il corso si propone di fornire agli studenti gli strumenti metodologici e tecnologici per comprendere la programmazione, il suo ruolo nei processi di sviluppo software e l’algoritmica, e di presentare le metodologie e le tecniche che riguardano le architetture dei sistemi informativi e i temi collegati.
INTRODUZIONE

ALGORITMI E PROGRAMMAZIONE

ALGORITMI E STRUTTURE DATI NOTEVOLI

FONDAMENTI DI PROCESSI DI SVILUPPO SOFTWARE

INTRODUZIONE AL PYTHON
SISTEMI INFORMATIVI
DATAWAREHOUSING
SISTEMI ERP
SISTEMI BIG DATA

Allen Downey, "Think Python, how to think like a computer scientist", 2nd edition, Green Tea Press (freely downloadable from the web)
Ian Sommerville, Software engineering, 10th edition, Pearson
Ralph Kimball, Margy Ross, The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition, Wiley

L’obiettivo del corso è permettere agli studenti di imparare la programmazione dei sistemi informatici, fornire una introduzione all’algoritmica e al progetto del software e presentare gli aspetti generali dei sistemi informativi e del loro impiego. Gli studenti saranno in grado di progettare e implementare semplici programmi in Python e di usare Python in maniera interattiva, per lo scripting e per la programmazione, e di comprendere le implicazioni in riferimento ai sistemi informativi.

Nessuno

Lezioni, esercitazioni di laboratorio

Prova scritta propedeutica sulla programmazione e su Python con esercizi, esami orali sugli argomenti teorici comprendente anche la discussione della prova scritta

Nessuno

INTRODUZIONE

ALGORITMI E PROGRAMMAZIONE
Definizioni e proprietà. Esecuzione ed esecutore. Variabili, operazioni elementari. Analisi e sintesi di algoritmi. Rappresentazioni e diagrammi di flusso. Primitive della programmazione strutturata. Sottoprogrammi. Classificazione dei linguaggi di programmazione: paradigmi (procedurale, funzionale, dichiarativo, orientato agli oggetti) e generazioni. Interpreti e compilatori. Astrazioni e macchine virtuali.
ALGORITMI E STRUTTURE DATI NOTEVOLI
Algoritmi di ricerca: lineare, in vettori ordinati, binaria. Algoritmi di ordinamento: inserimento in ordine, per fusione, bubble sort, quick sort. Introduzione alla complessità computazionale. Introduzione alle strutture dati: liste, alberi, grafi.
FONDAMENTI DI PROCESSI DI SVILUPPO SOFTWARE
Introduzione all’ingegneria del software e ai cicli di sviluppo del software. Riuso e librerie.
INTRODUZIONE AL PYTHON
Introduzione al Python. Eseguire codice Python: modalità interattiva e programmi. Tipi predefiniti di Python. Regole di indentazione. Variabili: assegnamento e espressioni. Istruzione condizionale if. While e cicli. Elementi fondamentali sulle stringhe di caratteri. Tipi complessi: liste, tuple e dizionari. Funzioni. Comprensione delle liste e ricorsione. Libreria standard di Python. File. Python per la data science.
SISTEMI INFORMATIVI
I sistemi informativi: caratteristiche, classificazione, architetture, principali tecnologie
DATA WAREHOUSING
Data warehousing: caratteristiche, modelli, elementi di progettazione
SISTEMI ERP
Sistemi ERP: funzione, modelli di riferimento
SISTEMI BIG DATA
Sistemi Big Data: caratteristiche, architetture, principali tecnologie

English

The course aims at providing the students the methodological and technological tools for understanding programming, its role in software development processes, and algorithmics, and to present the methodologies and techniques of information systems architectures and related issues.
INTRODUCTION

ALGORITHMS AND PROGRAMMING

REMARKABLE ALGORITHMS AND DATA STRUCTURES

FUNDAMENTALS OF SOFTWARE DEVELOPMENT PROCESSES

INTRODUCTION TO PYTHON
INFORMATION SYSTEMS
DATAWAREHOUSING
ERP SYSTEMS
BIG DATA SYSTEMS

Allen Downey, "Think Python, how to think like a computer scientist", 2nd edition, Green Tea Press (freely downloadable from the web)
Ian Sommerville, Software engineering, 10th edition, Pearson
Ralph Kimball, Margy Ross, The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition, Wiley

The goal of the course is to introduce students to computer programming, fundamentals of algorithmics and simple software design, and to information systems organization and operations. Students will apply theory by means of Python. Students will be able to design and implement simple Python programs and to use Python in interactive, scripting and programming modes, and to understand related issues with references to information systems.

None

Lectures, laboratory sessions

Propedeutic written test about programming and Python with exercises, oral exams about theoretical topics with discussion of the written test

None

INTRODUCTION

ALGORITHMS AND PROGRAMMING
Definition and properties. Execution and executor. Variables, elementary operations. Analysis and synthesis of an algorithm. Representations and flowcharts. Structured programming primitives. Subroutines. Classification of programming languages: paradigms (procedural, functional, declarative, object oriented) and generations. Interpreters and compilers. Abstractions and virtual machines.

REMARKABLE ALGORITHMS AND DATA STRUCTURES
Search algorithms: linear search, search in ordered arrays, binary search. Sorting algorithms: ordered insertion, fusion, bubble sort, quick sort. Introduction to computational complexity. Introduction to data structures: lists, trees, graphs.

FUNDAMENTALS OF SOFTWARE DEVELOPMENT PROCESSES
Introduction to software engineering and software development cycles. Software reuse and libraries.

INTRODUCTION TO PYTHON
Introduction to Python. Running Python code: interactive mode and programs. Python built-in types. Python indentation rules. Variables: assignment and expressions. Conditional if statement. While and for loops. String fundamentals. Complex types: lists, tuples and dictionaries. Functions. List comprehensions and recursion. Python standard library. Files. Python for data science.
INFORMATION SYSTEMS
Information systems: features, classification, organization, main technologies
DATA WAREHOUSING
Data warehousing: features, models, elements of design
ERP SYSTEMS
ERP systems: role, reference models
BIG DATA SYSTEMS
Big Data systems: features, organization, main technologies