
- Docente responsabile
- PIETRO PINOLI
- CCS proponenti
- Ingegneria Biomedica
- CFU
- 1
- Ore in presenza
- 19
- Prerequisiti
- Nessuna
- N° max studenti
- 50
- Criteri di selezione
- Ordine di registrazione
- Parole chiave:
- Data science, MACHINE LEARNING, PYTHON, artificial intelligence
- Tag
- Informatica, Intelligenza artificiale, Software, Salute e scienze della vita
Descrizione dell'iniziativa
Obiettivi
- Introdurre sintassi, paradigmi e best practice di Python dal terminale alla programmazione aoggetti.
- Sviluppare capacità di problem-solving algoritmico applicando strutture dati, funzioni, classi elibrerie scientiche.
- Fornire un primo toolkit per Data Science (NumPy, Pandas, Matplotlib) e un assaggio di deeplearning (PyTorch).
- Abituare a un workow professionale: Linux/WSL, virtual-env, VS Code, versionamento Git.
- Potenziare soft-skills: lavoro di squadra, gestione di progetto, public speaking tecnico.
Strumenti didattici
- Ambiente: WSL+Ubuntu, any Linux Distribution, MacOS Terminal, VS Code con estensioni Python/Git.
- Stack: Python > 3.10, gestione dipendenze, NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch (intro), Markdown per i report.
- Metodologia: lezioni brevi alternate a micro-challenge; sessioni hands-on, CulturePill (pillole su etica, storia e community open-source, progetti Python di esperti), seminari.
Periodo di svolgimento
dal Ottobre 2025 a Dicembre 2025
Calendario
06/10/2025 - Lun - 17:30 - 19:30
08/10/2025 - Mer - 17:30 - 19:30
13/10/2025 - Lun - 17:30 - 19:30
22/10/2025 - Mer - 17:30 - 19:30
12/11/2025 - Mer - 17:30 - 19:30
19/11/2025 - Mer - 16:30 - 19:30
26/11/2025 - Mer - 17:30 - 19:30
03/12/2025 - Mer - 17:30 - 19:30
Note
Il corso sarò tenuto dallo studente Andrea Tosi, con la supervisione del Prof. Pietro Pinoli. Qiesto corso fa parte delle inziative di formazione dell Biomedical Engineering Association (BEA)