Sito con il materiale del corso di Informatica Applicata 2024
COMUNICAZIONI:
Per il ricevimento si contatti il docente per mail
-->Scarica attestato di idoneità al corso di Python<-- (solo per coloro che hanno superato l'esame)
Informazioni del corso:
l'esame consisterà nel creare codice in Python relativo a degli esercizi richiesti al momento.
Esame per 3 e 6 crediti:
E' prevista una prova scritta. Ad entrambi sarà chiesto di svolgere 2 esercizi. Ne basta aver svolto uno in maniera corretta per passare l'esame. I 3 crediti avranno esercizi differenti dai 6 crediti
Ulteriori informazioni:
Docente: Gian Piero Cervellera
Email: cervellera@unisi.it
Ricevimento: stanza 102 1°piano - Venerdì 10-12
Materiale del corso
al seguente link l'accesso alla cartella condivisa contenente i files prodotti a lezione: -->files prodotti a lezione <--
al seguente link l'accesso alla cartella con gli esami passati: -->esami passati<--
Per tutti gli argomenti trattati a lezione un buon punto di riferimento è chatgpt
un buon libro di riferimento di Python (non richiesto per il corso) per Data Science in --> questo link <--
lezione 1 del 26 febbraio 24: Iniziare con Google Colaboratory ( per approfondimenti -->clicca qua<-- ). Prinicipi di programmazione in Python, variabili e liste. Nella cartella condivisa il relativo file
lezione 2 del 27 febbraio 24: Prinicipi di programmazione in Python, ancora sulle variabili e liste. I primi cicli FOR. (per approfondimenti sulle liste -->clicca qua<--) Nella cartella condivisa il relativo file
lezione 3 del 4 marzo 24: Prinicipi di programmazione in Python, Liste, Cicli For e condzioni IF (per approfondimenti su le istruzioni condizionali -->clicca qua<-- ).Nella cartella condivisa il relativo file
lezione 4 del 5 marzo 24: Come leggere data_base in drive (per approfondimenti -->clicca qua<-- ). Realizzazione Progetto 1 step 1: Analisi del sentiment ed emotion di dati relativi an una survey aziendale. Nella cartella condivisa il relativo file
lezione 5 del 11 marzo 24: Come scrivere data_base in drive (per approfondimenti -->clicca qua<-- ). Realizzazione Progetto 1 step 2: Analisi del sentiment ed emotion di dati relativi an una survey aziendale. Nella cartella condivisa il relativo file
lezione 6 del 12 marzo 24: Introduzione alla libreria numpy (lavorare con le matrici), operazioni sulle colonne e le query per estrapolare informazioni dai data base (per approfondimenti -->clicca qua<-- ). Nella cartella condivisa i relativi files
lezione 7 del 25 marzo 24: Query in Numpy . Per approfondimenti chiedere a Chatgpt. Nella cartella condivisa il relativo file
lezione 8 del 26 marzo 24: Python & Statistica: La libreria Statsmodel per la regressione ed altri modelli statistici. Nella cartella condivisa il relativo file
lezione 9 del 8 aprile 24: AI. Word Embedding: un semplice algoritmo per il sentiment in finanza. Nella cartella condivisa il relativo file
lezione 10 del 9 aprile 24: AI e immagini: Addestramento di modelli per il riconoscimento delle immagini sfruttando 'teachable machine di tensorflow'. Nella cartella condivisa il relativo file
#-------------fine programma 3 crditi---------------------------#
lezione 11 del 15 aprile 24: Python e Finanza: scaricare dati da youtube finanza e prime simulazioni di investimenti. Nella cartella condivisa il relativo file
lezione 12 del 16 aprile 24: Applicazioni di modelli nell sport. Python come motore di AI. Esempi (lezione teorica senza file)
lezione 13 del 22 aprile 24: Python e Finanza: Simulazioni di strategie di investimento. Nella cartella condivisa il relativo file