Insegnamento DATA SCIENCE FOR HEALTH SYSTEMS
- Corso
- Ingegneria informatica e robotica
- Codice insegnamento
- 70A00039
- Curriculum
- Data science
- Docente
- Alessio De Angelis
- Docenti
-
- Alessio De Angelis
- Ore
- 48 ore - Alessio De Angelis
- CFU
- 6
- Regolamento
- Coorte 2016
- Erogato
- 2017/18
- Attività
- Affine/integrativa
- Ambito
- Attività formative affini o integrative
- Settore
- ING-INF/07
- Tipo insegnamento
- Obbligatorio (Required)
- Tipo attività
- Attività formativa monodisciplinare
- Lingua insegnamento
- ITALIANO
- Contenuti
- Strumenti di Data Science for Health Systems. Richiami sugli strumenti di gestione per Big Data. Data science su dati biologici mediante strumenti software opensource (Linux, Python, R, Octave). Esempi applicativi: metodi di Metagenomica per l’analisi e l’elaborazione di Genoma e MicroBioma.
- Testi di riferimento
- Dispense a cura del docente.
Altre indicazioni presto disponibili. - Obiettivi formativi
- Competenze di dominio biomedicale nell’ambito del Data Science: uso e sviluppo di software per la gestione, l’analisi statistica e la visualizazione di Big Data per applicazioni biomediche.
- Prerequisiti
- Sono consigliati prerequisiti di Elaborazione numerica e statistica dei segnali e machine learning.
- Metodi didattici
- Il corso è organizzato nel seguente modo:
- lezioni in aula su tutti gli argomenti del corso;
- esercitazioni da svolgere in laboratorio. - Altre informazioni
- Per ulteriori informazioni contattare il docente Ing. E. Nunzi (emilia.nunzi@unipg.it)
- Modalità di verifica dell'apprendimento
- Attività progettuale autonoma assegnata dal docente e prova orale.
Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa - Programma esteso
- Analisi statistiche e metodi di visualizzazione di dati biomedicali.
Analisi di up-stream e di down-stream di dati acquisiti da macchine di sequenziamento NGS (microbiome sequencing analysis).