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Oggetto:

COMPUTER SCIENCE FOR ECONOMICS

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COMPUTER SCIENCE FOR ECONOMICS

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Anno accademico 2023/2024

Codice attività didattica
SEM0166
Docenti
Alessandro Milazzo (Titolare del corso)
Alberto Turigliatto (Titolare del corso)
Federico Nervi (Esercitatore)
Corso di studio
ECONOMIA - percorso in Economia e Data Science
ECONOMIA - percorso in Economia e Finanza
ECONOMIA - percorso in Economia e Management
ECONOMIA - percorso in Economia, Mercati e Istituzioni
Anno
2° anno
Periodo
Secondo semestre
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
INF/01 - informatica
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Inglese
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Prova pratica
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

 

The objective of the first part of the course will be to initiate students to a conscious use of IT tools to manage and analyze data, produce detailed and comprehensive reports. The essential notions for archiving and querying information in a database will also be analysed.

The second part of the course is designed to build the foundation of programming. The purpose is to develop a programming mindset and to learn the basics of the Python language. These tools complement theoretical studies and will help the students to analyze problems in Economics, Finance and Data Science.

L’obiettivo della prima parte del corso sarà quello di avviare gli studenti ad un utilizzo consapevole degli strumenti informatici per gestire ed analizzare dati, produrre report dettagliati ed esaurienti. Verranno anche analizzate le nozioni essenziali per l’archiviazione e l’interrogazione delle informazioni in un database.

La seconda parte del corso è progettata per formare le basi della programmazione. L'obiettivo è comprendere l'idea di ragionamento di un programmatore e imparare le basi del linguaggio Python. Questo insegnamento è complementare agli insegnamenti teorici del corso di laurea e aiuterà gli studenti ad analizzare ulteriormente i problemi che studieranno in Economia, Finanza e Data Science.

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Risultati dell'apprendimento attesi

At the end of the course, students should have acquired the ability to manage (import, management of different formats and simple processing) data as well as to understand the basics of programming and should be able to use the Python language to code simple algorithms. In particular, they should understand standard concepts in programming (such as variables, functions and conditions) and should be able to use simple tools (such as plotting a graph).

Al termine del corso gli studenti dovranno aver acquisito la capacità di gestire (importazione, gestione di diversi formati e semplici elaborazioni) i dati così come quella di comprendere le basi della programmazione ed essere in grado di utilizzare il linguaggio Python per sviluppare semplici algoritmi. In particolare, dovranno aver compreso alcuni concetti standard della programmazione (come variabili, funzioni, condizioni e cicli) ed essere in grado di usare semplici strumenti (come plottare un grafico).

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Programma

  • Introduction to computer science: the structure of a computer and the binary system
  • Logical operators: AND, OR, THEN
  • Introduction to Microsoft Excel: cells, formulas, main functions (SOMMA, MIN, MEDIA, VAR, ... SE, COUNTA.SE, ...)
  • Relative and absolute references
  • Data types and data importing
  • Pivot tables
  • Graphs and hints of bivariate statistical indices
  • Microsoft Excel advanced functions (CERCA.VERT, ...)
  • Introduction to databases
  • Conceptual design
  • Database queries
  • Introducing Microsoft Access
  • Advanced tips for Microsot Word
  • Introduction to Python and to Colab
  • Variables, expressions and statements
  • Functions
  • Conditionals, recursions and iterations
  • Strings, lists, dictionaries and tuples
  • Introduction to Numpy and/or Pandas and plots
  • Case studies

  • Introduzione all'informatica: struttura del calcolatore e sistema binario
  • Operatori logici: AND, OR, QUINDI
  • Introduzione a Microsoft Excel: celle, formule, funzioni principali (SOMMA, MIN, MEDIA, VAR, ... SE, CONTA.SE, ...)
  • Riferimenti relativi e assoluti
  • Tipi di dati (formato e tipi variabili) e import dati
  • Tabelle pivot
  • Grafici e cenni ad indici statistici bivariati
  • Funzioni avanzate di Microsoft Excel (CERCA.VERT, ...)
  • Introduzione ai database
  • Progettazione concettuale
  • Interrogazione di database
  • Presentazione di Microsoft Access
  • Spunti avanzati per Microsot Word
  • Introduzione a Python e a Colab
  • Variabili, espressioni e dichiarazioni
  • Funzioni
  • Condizioni, ricursioni e cicli iterativi
  • Stringhe, liste, dizionari e tuple
  • Introduzione a Numpy e/o Pandas e grafici
  • Esempi
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Modalità di insegnamento

The teaching will be divided in lectures in class to learn the thoery of programming and group tutorials in the computer lab to apply the theory and practically learn how to code.

L'insegnamento verrà diviso in lezioni in classe per imparare la teoria della programmazione e lezioni di gruppo nel laboratorio informatico per apprendere nella pratica come sviluppare il codice.

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Modalità di verifica dell'apprendimento

The knowledge of the candidates will be verified by a test of 1 hour duration. The test will consist of multiple choices, half on the first part of the course and half on the second part of the course. A correct answer will guarantee 1 or 2 points (depending on the difficulty of the questions) to the final mark and a void/wrong answer will correspond to 0 points.

La verifica dell'apprendimento verrà effettuata con un test della durata di un'ora. Il test è a risposte multiple, metà sulla prima parte dell'insegnamento e metà sulla seconda. Una risposta corretta corrisponde a 1 o 2 punti (in base alla difficoltà della domanda) mentre una risposta bianca/incorretta corrisponde a 0 punti per il calcolo del voto finale.

Testi consigliati e bibliografia



Oggetto:
Libro
Titolo:  
Think Python
Anno pubblicazione:  
2018
Editore:  
Green Tea Press
Autore:  
Allen Downey
ISBN  
Note testo:  
Pdf available online (also in Italian). This is the main reference for the second part of the course.
Obbligatorio:  
No


Oggetto:
Libro
Titolo:  
Python for data analysis : data wrangling with pandas, numpy, and ipython
Anno pubblicazione:  
2018
Editore:  
O'Reilly Media, Inc.
Autore:  
Wes McKinney
ISBN  
Obbligatorio:  
No


Oggetto:
Libro
Titolo:  
Python for Finance - Mastering data-driven finance
Anno pubblicazione:  
2018
Editore:  
O'Reilly Media, Inc.
Autore:  
Yves Hilpisch
ISBN  
Obbligatorio:  
No


Registrazione
  • Aperta
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    Ultimo aggiornamento: 16/02/2024 15:30
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