L’insegnamento si propone di completare le capacità di programmazione dello studente, mettendolo in grado di affrontare e risolvere problemi, anche complessi, attraverso la realizzazione di applicazioni software. In particolare il corso si propone di integrare le competenze acquisite nei precedenti insegnamenti, in particolare Informatica, Programmazione ad Oggetti, Basi di Dati e Ricerca Operativa, permettendo di creare applicazioni complete in grado di presentare interfacce utente interattive, di accedere a basi di dati relazionali e di visualizzare graficamente i risultati dell'elaborazione. Dal punto di vista algoritmico, dopo avere introdotto la ricorsione saranno analizzate le strutture dati più comuni (in particolare i grafi) e saranno studiati alcuni degli algoritmi ricerca ed ottimizzazione, e di simulazione ad eventi discreti, con riferimento ad applicazioni concrete nel campo della logistica, della produzione e dell’organizzazione d’impresa (es: allocazione di risorse, scheduling, simulazione ad eventi, trasporti, …).

Conoscenza e capacità di comprensione: Programmazione ad oggetti in ambiente Python. Strutture dati complesse (liste, alberi, grafi, code); principali pattern di programmazione; accesso a basi di dati relazionali da applicazioni Python; ricorsione; problemi di ricerca e di ottimizzazione (tecniche divide et impera); applicazioni in campo logistico e dell’organizzazione. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: realizzazione di applicazioni interattive in Python, con accesso a basi di dati; risoluzione di problemi di simulazione, ricerca ed ottimizzazione attraverso la realizzazione di programmi software; analisi di problemi di tipo gestionale e definizione di una soluzione algoritmica per la relativa risoluzione, ed implementazione della stessa.

Conoscenza delle basi di dati relazionali, ed in particolare della loro interrogazione mediante istruzioni SQL SELECT. Concetti di programmazione ad oggetti, ed in particolare un linguaggio di programmazione object-oriented (Java o C#, ad esempio), con capacità di programmare in tale linguaggio.

3 CFU - Complementi di programmazione in Python: classi e oggetti, lambda, collection, accesso a basi di dati, principali pattern di programmazione (MVC, Factory, DAO). Accesso a basi di dati relazionali in Python. 2 CFU - Grafi, alberi, e librerie Python per la gestione dei grafi (networkx) 2 CFU- Algoritmi: ricorsione, ottimizzazione ricorsiva, procedure di visita e di ricerca nei grafi, cammini minimi 1 CFU - Simulazione ad eventi discreti. Code prioritarie (heap) 2 CFU - Esercizi di Problem solving: problemi di ricerca e problemi di ottimizzazione; tecniche di ricerca di tipo esaustivo (ricorsivo); applicazioni a casi di interesse gestionale (simulazione di eventi, problemi di scheduling, problemi di ottimizzazione delle risorse, di ricerca trasporti, ecc)

Il programma dell'insegnamento, nell'anno 2023/2024, è passato al linguaggio Python (mentre in precedenza era utilizzato il linguaggio Java). Per coloro che avessero frequentato in passato, sarà possibile sostenere l'esame ancora con il linguaggio Java fino alla sessione d'esame di Settembre 2024.

Lezioni ed esercitazioni in aula: presentazioni teoriche e sviluppo di esercizi di programmazione in aula. Le ore di lezione ed esercitazione non sono formalmente distinte, ma la trattazione teorica e l'applicazione pratica sono integrate. Gli studenti sono invitati a seguire la lezione con il proprio PC portatile e svolgere l'esercizio in parallelo al docente. Le esercitazioni in aula comprenderanno lo svolgimento di programmi, sia al fine di comprendere i concetti teorici esposti, sia al fine di approcciare l'analisi e la progettazione di esempi applicativi realistici. Tutto il materiale didattico è fornito liberamente on-line, e consiste di: slide delle lezioni, testi e soluzioni degli esercizi svolti in aula ed in laboratorio, registrazioni (screencast) delle lezioni, materiale di approfondimento. Tutti gli esercizi saranno disponibili sulla piattaforma GitHub. Esercitazioni informatiche (presso il laboratorio LEP oppure con i PC personali in aula): sviluppo di programmi di ricerca ed ottimizzazione. Testi, data-set di riferimento, e soluzioni sono rese disponibili sulla piattaforma GitHub.

Lucidi e dispense forniti dai docenti (in inglese). Disponibilità completa delle video-registrazioni (screencast) di tutte le lezioni ed esercitazioni. Disponibilità completa delle soluzioni di tutti gli esercizi proposti in aula ed in laboratorio. Testi ausiliari: K. Sierra, B. Bates, Head First Java (O’Reilly); R. Sedgewick, Algoritmi in Java (Addison-Wesley) Pro JavaFX 2 - A Definitive Guide to Rich Clients with Java Technology, by James Weaver, Weiqi Gao, Stephen Chin, Dean Iverson, Johan Vos, ISBN13: 978-1-4302-6872-7, http://www.apress.com/9781430268727/ Algorithms in a Nutshell, By George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow, O'Reilly Media, ISBN: 978-0-596-51624-6, http://shop.oreilly.com/product/9780596516246.do

Slides; Esercizi; 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

Modalità di esame: Test informatizzato in laboratorio; Prova pratica di laboratorio;

Exam: Computer lab-based test; Practical lab skills test;

... L’accertamento prevede la realizzazione di un programma in grado di risolvere un problema gestionale, secondo le tecniche e le metodologie trattate durante l'insegnamento. La prova verrà svolta in laboratorio informatico e sarà dello stesso tipo delle ultime 2 esercitazioni di laboratorio proposte. La prova consisterà nella realizzazione in Python di un programma che, analizzando i dati presenti in una base dati e costruendo opportune strutture dati (collection e grafi, principalmente) sia in grado di interrogare la base dati e fornire dei risultati (basandosi su un esercizio ricorsivo o una simulazione ad eventi discreti). La prova ha la durata di 2 ore, durante le quali gli studenti sviluppano il proprio programma sui PC del laboratorio LEP, oppure sul proprio personal computer. Durante la prova è permesso accedere ad Internet (GitHub, Stack Overflow, Documentazione librerie e motori di ricerca, in particolare) ed utilizzare tutto il materiale in possesso dello studente, per mettere lo studente nelle condizioni di lavoro più realisticamente simili a quelle di un effettivo sviluppatore. La prova è divisa in due parti: - la prima parte si focalizza sull'interfacciamento con il database, la costruzione di strutture dati (grafi) e la semplice analisi o visita di tali strutture e visualizzazione dei risultati. Questa parte deve essere completata per raggiungere la sufficienza (min 18, max 21). La funzionalità di questa parte sarà verificata in laboratorio, immediatamente al termine della prova, sulla base di una valutazione di tipo on/off sulla correttezza dell'interfaccia e dei risultati calcolati. - la seconda parte si focalizza sugli aspetti maggiormente algoritmici (ricorsione o simulazioni ad eventi), e si configura come una continuazione della parte precedente. Per gli studenti che abbiano raggiunto la sufficienza nella prima parte, verrà valutata anche la seconda parte, tramite correzione off-line, che potrà apportare fino a 12 punti aggiuntivi.

Gli studenti e le studentesse con disabilità 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'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.