Programmazione 1
507289 · 6 CFU · Corso di Laurea in Matematica · A.A. 2026/2027
Informazioni per gli studenti
- Il libro online con il materiale del corso si trova al sito coding-math.
- I notebook usati a lezione sono disponibili anche su GitHub.
- Il materiale usato a lezione è disponibile sulla piattaforma KIRO di ateneo. Gli studenti sono pregati di iscriversi al corso KIRO dell’anno accademico 2026/2027 (e non a quello degli anni precedenti).
Orario delle lezioni
| Giorno | Orario | Aula |
|---|---|---|
| Martedì | 11:10 – 13:00 | Laboratorio Didattico, Dipartimento di Matematica |
| Giovedì | 11:10 – 13:00 | Laboratorio Didattico, Dipartimento di Matematica |
| Venerdì | 11:10 – 13:00 | Aula C3, Dipartimento di Ingegneria |
Consultare sempre KIRO per eventuali sospensioni delle lezioni.
Prossimi appelli
Da definire.
Tutorato
Le date sono pubblicate su KIRO.
Ricevimento
Su appuntamento, da richiedere via email.
Modalità d’esame
L’esame consiste in una prova pratica al computer della durata di 2 ore e 30 minuti, in cui si richiede di scrivere un programma in Python che implementi gli algoritmi necessari a risolvere i problemi proposti. L’obiettivo è verificare che lo studente abbia acquisito le conoscenze teoriche e pratiche presentate a lezione.
Oltre agli esercizi svolti in aula e durante i tutorati, sono disponibili i testi degli esami 2018–2020:
Nota: i testi degli anni precedenti servono come esercizi supplementari e non sono indicativi di quanto verrà chiesto agli appelli futuri, che rifletteranno il programma svolto a lezione nell’anno accademico in corso.
Libri di testo consigliati
- John V. Guttag, Introduction to Computation and Programming Using Python, MIT Press (2ª o 3ª edizione).
- Versione italiana: John V. Guttag, Gianluca Rossi, Introduzione alla programmazione con Python. Dal pensiero computazionale al machine learning, EGEA.
- Pensare da informatico (versione Python), ebook disponibile online.
Altri libri consigliati
- H. Abelson, G. J. Sussman, J. Sussman, Structure and Interpretation of Computer Programs, MIT Press (2ª edizione).
- G. Hutton, Programming in Haskell, Cambridge University Press (2ª edizione).
- Natural Language Processing with Python, ebook disponibile online.
Letture e link consigliati
Letture
- Thank you, Guido (Dropbox)
- Hello quantum world! Google publishes landmark quantum supremacy claim (Nature)
- Google OR-Tools: Knapsack solver
- Kaggle: Traveling Santa 2018 – Prime Paths
- Kaggle: 20 Newsgroups Ciphertext Challenge
- Music genre classification with Python
- The Yoda of Silicon Valley (New York Times)
- Asking the right question is more important than getting the right answer
- Python has brought computer programming to a vast new audience (The Economist)
- How to think like a programmer — lessons in problem solving
- Formattare stringhe in Python
- Google Python Style Guide
- Progetto Gutenberg (molti libri in formato .txt)
Link utili
- Documentazione ufficiale di Python 3
- Distribuzione Python consigliata: Anaconda
- GitHub Desktop e GitHub Student Developer Pack
- Natural Language Toolkit
- Google Summer of Code
- NumFOCUS: Open Source = Better Science