O1B

Metodi specializzati per arti e scienze non informatiche. I seguenti materiali sono stati preparati per il sistema Jupyter e sono sotto forma di notebook IPython. Puoi accedervi dall'installazione locale di Jupyter o con Google Colaboratory (account necessario).

• Materiali di origine mantenuti su bitbucket

Manipolazione di testi/stringhe (linguistica, sociologia, scienze sociali, filologia)

1. Introduzione agli archi.

2. Fette.

3. Formattazione delle stringhe.

4. Natural Language ToolKit, parte 1 - introduzione.

5. Natural Language ToolKit, parte 2 - Tagging POS, borsa di parole, frequenza delle parole, sinonimi e contrari.

6. Natural Language ToolKit, parte 3 - estrazione e creazione di elementi di testo.

Statistica (economia, scienze sociali)

1. Pandas, un'introduzione.

2. Ingresso e uscita.

3. Manipolazione dei dati.

4. Grafici.

5. Statistiche e parametri descrittivi.

6. Controllo di un'ipotesi.

7. Correlazione lineare e regressione. Correlazione lineare e regressione - Note aggiuntive.

Biostatistica, bioinformatica (scienze biomediche e naturali)

1. Popolazione e campione.

2. Misure di centralizzazione.

3. Misure di posizione.

4. Misure di dispersione.

5. Asimmetria e curtosi.

6. Probabilità.

7. Genoma umano I.

8. Genoma umano II.

9. Rete neurale per la classificazione dell'iride.

10. Reti neurali convoluzionali.

11. Ottimizzazioni nelle CNN.

12. Rete neurale ricorrente.

Algoritmi, teoria della programmazione (matematica)

1. Analisi di algoritmi.

2. Ricorsione.

3. Sequenze basate su array.

4. Pile, code e rimozioni.

5. Liste collegate.

6. Ordinamenti.

Metodi scientifici e numerici, analisi dei dati (fisica)

1. Precisione dei calcoli numerici.

2. Presentazione grafica dei dati.

3. Il pacchetto numpy.

4. Matematica in numpy.

5. Equazioni e sistemi di equazioni.

6. Integrazione e differenziazione numerica.

O2

Esercizi di programmazione. Per la parte O1A esercizi e domande sono inclusi nelle lezioni manuali.

Manipolazione di testi/stringhe (linguistica, sociologia, scienze sociali, filologia)

1. Introduzione agli archi.

2. Fette.

3. Formattazione delle stringhe.

4. Natural Language ToolKit, parte 1 - introduzione.

5. Natural Language ToolKit, parte 2 - Tagging POS, borsa di parole, frequenza delle parole, sinonimi e contrari.

6. Natural Language ToolKit, parte 3 - estrazione e creazione di elementi di testo.

Statistica (economia, scienze sociali)

1. Ingresso e uscita.

2. Manipolazione dei dati.

3. Grafici.

4. Statistiche e parametri descrittivi.

5. Controllo di un'ipotesi.

6. Correlazione lineare e regressione.

Biostatistica, bioinformatica (scienze biomediche e naturali)

1. Popolazione e campione.

2. Misure di centralizzazione.

3. Misure di posizione.

4. Misure di dispersione.

5. Asimmetria e curtosi.

6. Probabilità.

7. Genoma umano I.

8. Genoma umano II.

9. Rete neurale per la classificazione dell'iride.

10. Reti neurali convoluzionali.

11. Ottimizzazioni nelle CNN.

12. Rete neurale ricorrente.

Algoritmi, teoria della programmazione (matematica)

1. Analisi di algoritmi.

2. Ricorsione.

3. Sequenze basate su array.

4. Pile, code e rimozioni.

5. Liste collegate.

6. Ordinamenti.

Metodi scientifici e numerici, analisi dei dati (fisica)

1. Precisione dei calcoli numerici.

2. Presentazione grafica dei dati.

3. Il pacchetto numpy.

4. Matematica in numpy.

5. Equazioni e sistemi di equazioni.

6. Integrazione e differenziazione numerica.

O3

Esercizi di programmazione per l'autovalutazione. Avrai bisogno di un server nbgrader funzionante.

Corso di programmazione

1. Variabili

2. stringhe

3. Ingresso e uscita

4. Alcuni dei tipi complessi più popolari

5. Ramificazione

6. Mentre loop

7. per ciclo

8. Sottoprogrammi

9. Il concetto di funzione

10. Moduli

11. Programmazione orientata agli oggetti

Manipolazione di testi/stringhe (linguistica, sociologia, scienze sociali, filologia)

1. Introduzione agli archi.

2. Fette.

3. Formattazione delle stringhe.

4. Natural Language ToolKit, parte 1 - introduzione.

5. Natural Language ToolKit, parte 2 - Tagging POS, borsa di parole, frequenza delle parole, sinonimi e contrari.

6. Natural Language ToolKit, parte 3 - estrazione e creazione di elementi di testo.

Statistica (economia, scienze sociali)

1. Ingresso e uscita.

2. Manipolazione dei dati.

3. Grafici.

4. Statistiche e parametri descrittivi.

5. Controllo di un'ipotesi.

6. Correlazione lineare e regressione.

Biostatistica, bioinformatica (scienze biomediche e naturali)

1. Popolazione e campione.

2. Misure di centralizzazione.

3. Misure di posizione.

4. Misure di dispersione.

5. Asimmetria e curtosi.

6. Probabilità.

7. Genoma umano I.

8. Genoma umano II.

9. Rete neurale per la classificazione dell'iride.

10. Reti neurali convoluzionali.

11. Ottimizzazioni nelle CNN.

12. Rete neurale ricorrente.

Algoritmi, teoria della programmazione (matematica)

1. Analisi di algoritmi.

2. Ricorsione.

3. Sequenze basate su array.

4. Pile, code e rimozioni.

5. Liste collegate.

6. Ordinamento.

Metodi scientifici e numerici, analisi dei dati (fisica)

1. Precisione dei calcoli numerici.

2. Presentazione grafica dei dati.

3. Il pacchetto numpy.

4. Matematica in numpy.

5. Equazioni e sistemi di equazioni.

6. Integrazione e differenziazione numerica.