Questo insegnamento intende completare la preparazione degli studenti nella programmazione approfondendo le loro conoscenze di algoritmi e strutture dati, accentuando il passaggio dalle capacità analitiche a quelle progettuali e presentando le tecniche di sviluppo del software basate sul paradigma a oggetti e il loro uso tramite il linguaggio Python.

Lo studente alla fine dell'insegnamento possiederà i concetti fondamentali della programmazione a oggetti (classi, oggetti, attributi, metodi ed ereditarietà), inoltre conoscerà in maniera approfondita le caratteristiche principali del linguaggio Python. Le abilità che saranno acquisite riguardano: la padronanza del linguaggio Python; la capacità di analizzare i requisiti di un sistema software di complessità ragionevole allo scopo di definire un idoneo progetto a oggetti; la capacità di implementare e collaudare le classi del progetto mediante un ambiente di sviluppo integrato (IDE); la capacità di applicare concetti di programmazione avanzati.

Vista la natura incrementale di questo corso rispetto a quello del I anno “Informatica”, vi sono prerequisiti stringenti in termini di abilità di programmazione e conoscenza del linguaggio Python, in particolare: • Architettura elementare dei sistemi di elaborazione (modello di Von Neumann) • Sintassi, tipi di dato e costrutti base del linguaggio Python • Capacità di sviluppare semplici programmi in Python, utilizzando costrutti condizionali e iterativi, dati scalari a aggregati, I/O standard, file testo e funzioni, eccezioni • Capacità di soluzione di problemi (algoritmici) elementari

Consolidamento dei concetti base (0.5 crediti) Caratteristiche di base della programmazione a Oggetti (1.5 crediti) - Programmazione a oggetti - Classi, attributi, metodi e costruttori, oggetti - Il concetto di visibilità - Progettazione tramite linguaggio UML Ereditarietà (1 credito) Elementi di programmazione funzinale (1.5 credito) Programmazione avanzata (2 crediti) - Analisi di algoritmi e complessità - Ricorsione e programmi ricorsivi - Strutture dati avanzate Realizzazione di programmi complessi (1.5 credito)

L'insegnamento prevede una serie di lezioni in aula per la presentazione degli aspetti teorici della programmazione. Inoltre in aula si terranno delle esercitazioni mirate a illustrare e discutere soluzioni esemplari. Oltre alla parte in aula si svolgeranno delle esercitazioni in laboratorio che riguardano la soluzione di alcuni semplici casi di studio mediante la scrittura di programmi Phyton con l'ambiente VSC.

Sul portale della didattica sono disponibili i lucidi forniti dai docenti e le informazioni sui laboratori. I principali testi approfondimento consigliati sono: - Concetti di informatica e fondamenti di Python (Seconda edizione), Cay Horstmann Rance D. Necaise, APOGEO, ISBN 9788891635433, http://www.apogeoeducation.com/concetti-di-informatica-e-fondamenti-di-python.html -Introduzione a Python. Per l'informatica e la data science. Paul J. Deitel, Harvey M. Deitel. Pearson. - T.H.Cormen, C.E.Leiserson, R.L.Rivest, C. Stein, Introduzione agli Algoritmi e alle Strutture Dati, III edizione, Mc-Graw Hill, 2010 - M.Fowler, K. Scott, UML Distilled, 3rd ed. Addison-Wesley, 2003.

Slides; Esercizi risolti; Esercitazioni di laboratorio; Esercitazioni di laboratorio risolte; Video lezioni dell’anno corrente;

E' possibile sostenere l?esame in anticipo rispetto all?acquisizione della frequenza

Modalita di esame: Prova pratica di laboratorio;

Exam: Practical lab skills test;

... L'esame si svolge utilizzando gli stessi strumenti software adottati durante le esercitazioni e consiste nella scrittura di un programma Phyton che realizzi i requisiti forniti. Il programma pesa per 27 punti sul voto finale. Inoltre saranno proposte quattro domante a scelta chiusa sugli aspetti teorici presentati durante il corso; le domande pesano per 5 punti sul voto finale. L'esame ha una durata di due ore durante le quali è possibile utilizzare liberamente materiale caricato su chiavetta USB. Il voto è assegnato in base alla qualità dell'elaborato misurata principalmente in termini di funzionalità correttamente implementate e secondariamente della gravità delle carenze dell'elaborato consegnato.

Gli studenti e le studentesse con disabilita o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unita Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione piu idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.