Appunti di Informatica

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Tra i professori che hanno tenuto i corsi per l’esame di informatica su cui sono basati i nostri riassunti e appunti: Berretti Stefano, Candellieri Antonio, Balestra Gabriella, Cesarini Mirko, Janna Carlo e molti altri, nelle università di Università degli Studi di Firenze, Università degli Studi di Milano - Bicocca, Politecnico di Torino, Università degli Studi di Padova, Università degli Studi di Roma La Sapienza.

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Appunti di Informatica

Appunti Fondamenti I (C)

Esame Fondamenti di informatica

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Berretti

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Appunti di Fondamenti di informatica 1, con linguaggio di programmazione C, il file contiene tutta la teoria e alcuni frammenti di codice C e accenni a C++ necessari a passare l'esame di fondamenti di informatica I.

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Proprietà liste array set tuple e dictionary

Esame Informatica

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. A. Candellieri

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

Schemi e mappe concettuali

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Il seguente file di Informatica presenta innanzitutto le distinzioni tra liste e array, elencando successivamente tutte le proprietà che caratterizzano e non caratterizzano le liste, i set, le tuple e dictionary mettendole in diretto confronto.

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Intelligenza artificiale in medicina 2025 (IAM)

Esame Intelligenza artificiale in medicina

Facoltà Ingegneria i

Dal corso del Prof. G. Balestra

Università Politecnico di Torino

Appunti esame

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Appunti del corso di Intelligenza artificiale in medicina 2025 (IAM) del corso di laurea magistrale di ingegneria biomedica del Politecnico di Torino. Il file include appunti completi e chiari su tutto il corso divisi per docenti.

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Risoluzione esercizi Basi di dati

Esame Basi di dati

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. M. Cesarini

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

Prove svolte

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Il seguente documento presenta la risoluzione di sette esercizi per l'esame di Basi di dati con relativa spiegazione ed eventuali assunzioni, con anche la spiegazione del contesto in cui ci si sta trovando.

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Esercizi query annidate

Esame Basi di dati

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. M. Cesarini

Università Università degli Studi di Milano - Bicocca

Prove svolte

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Il seguente file di Basi di dati presenta la risoluzione della prima tipologia di esercizio, quella relativa a query annidate con spiegazione completa e presenza di eventuali alternative quali materializzazione e viste.

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Codici Matlab

Esame Informatica

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Janna

Università Università degli Studi di Padova

Schemi e mappe concettuali

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Appunti del corso di Informativa del secondo anno di IEA anno 2023/24. Script di tutti i codici MATLAB trattati nel corso completi di tutti i passaggi. Sono anche presenti degli esempi di esercizi dati in prove d'esame di anni precedenti.

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Basi di dati

Esame Basi di dati

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. U. Ferraro Petrillo

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Appunti esame

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Appunti di Basi di dati su: - Concetti base - Modello ER (Entity-Relationship) - Design pattern ER - Strategie di modellazione concettuale - Ottimizzazione del modello concettuale - Modello relazionale - Traduzione da modello ER a modello relazionale - Normalizzazione

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Appunti di Informatica

Esame Informatica

Facoltà Scienze statistiche

Dal corso del Prof. P. Franciosa

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Appunti esame

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Appunti preparati per l’esame scritto del corso di Informatica, tenuto dal professor Franciosa nell’anno accademico 2021/2022. Il documento è frutto di un'elaborazione personale a partire dallo studio individuale e dall'organizzazione autonoma degli argomenti trattati nel corso, con l’obiettivo di facilitare il ripasso.

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C++ – Domande frequenti d’esame (Solo teoria)

Esame C++

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. G. Psaila

Università Università degli Studi di Bergamo

Appunti esame

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Questo file raccoglie le domande teoriche più frequenti che vengono fatte all’esame di C++, basate su appelli passati e argomenti ricorrenti. Non contiene codice, ma è pensato per chi vuole prepararsi bene alla parte teorica.

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Parte 2 - SQL (pt.1) – Basi di dati 1

Esame Basi di dati 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Scandurra

Università Università degli Studi di Bergamo

Appunti esame

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Questo file è la prima metà del materiale completo su SQL per l’esame di Basi di dati 1. È stato diviso solo per motivi tecnici: per una preparazione completa, serve anche la Parte 2. Contenuti della Parte 1: - Introduzione a SQL: comandi base, struttura delle query. - Teoria spiegata in modo chiaro e schematico. - Esercizi svolti su SELECT, WHERE, proiezioni e condizioni. Ottima base per affrontare le query con sicurezza.

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Parte 2 - SQL (pt.2) – Basi di dati 1

Esame Basi di dati 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Scandurra

Università Università degli Studi di Bergamo

Appunti esame

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Questa è la seconda metà del materiale completo su SQL. Completa perfettamente la Parte 1. Contenuti della Parte 2: - Query più complesse con JOIN, annidamenti, aggregazioni. - Casi d’esame risolti e spiegati. - Approfondimenti pratici con esempi commentati.

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Parte 1 – Modello ER + Teoria ed esercizi – Basi di dati 1

Esame Basi di dati 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. P. Scandurra

Università Università degli Studi di Bergamo

Appunti esame

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Questa prima parte del materiale per l’esame di Basi di dati 1 è dedicata al modello Entità-Relazione (ER). Include teoria spiegata in modo chiaro e esercizi svolti passo-passo, ideali per capire come affrontare le tracce d’esame. Contenuti: - Tutta la teoria sul modello ER, spiegata in modo semplice ma completo. - Esercizi guidati, con spiegazioni ragionate e disegni corretti. - Focus sui concetti chiave richiesti all’esame.

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Sicurezza delle reti

Esame Sicurezza nelle reti e cyber security

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. R. Tiscini

Università Universitas Mercatorum di Roma

Panieri

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Paniere di Sicurezza nelle reti e cyber security per esame 2024/2025 Università telematica Mercatorum, aggiornato con domande e risposte esatte più domande extra ottenute dai test effettuati ad ogni fine lezione.

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Appunti per la prova parziale di Fondamenti di informatica

Esame Fondamenti di informatica

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Larizza

Università Università degli Studi di Pavia

Schemi e mappe concettuali

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Appunti fatti da me in vista della prova parziale teorica di Fondamenti di informatica (prof. Cristiana Larizza), con tanto di esercizi utili per la preparazione dell’esame. Anno accademico 2024-2025.

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Problema di assegnamento

Esame Modelli e algoritmi per il supporto alle decisioni

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Marco

Università Università degli Studi di Parma

Appunti esame

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Appunti di Modelli e algoritmi per il supporto alle decisioni. Introduzione del problema di assegnamento e descrizione di tutti i passi dell'algoritmo ungherese per la sua risoluzione. Dimostrazione di correttezza dell'algoritmo e discussione relativa alla sua complessità.

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Teoria della complessità

Esame Modelli e algoritmi per il supporto alle decisioni

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Marco

Università Università degli Studi di Parma

Appunti esame

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Appunti di Modelli e algoritmi per il supporto alle decisioni. La complessità dei problemi di ottimizzazione. Definizione della classe P dei problemi risolvibili in tempo polinomiale, della classe NP (Nondeterministic Polynomial) e dalla classe dei problemi NP-completi.

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Esempio prova scritta concorso scuola secondaria classe concorso a41 Scienze e tecnologie informatiche

Esame Informatica

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. M. Rossi

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Prove svolte

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Esempio prova scritta concorso scuola secondaria classe concorso a41 Scienze e tecnologie informatiche. Esempio prova concorso scuola secondaria classe concorso a41. Si tratta di una raccolta di più quesiti, ottima per prepararsi ai concorsi a scuola di tutte le tipologie di esame anche stem.

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Big data analytics

Esame Big data analitycs

Facoltà Economia

Dal corso del Prof. A. Billè

Università Università degli Studi di Bologna

Appunti esame

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Appunti di Big data analytics. Contenuti: modelli lineari: definizione e algebra dell'OLS, ipotesi di Gauss-Markov ed inferenza, definizione di effetti marginali, variabili dummy e categoriali come regressori e interpretazione, previsione, modus operandi nella scelta del modello, distorsione da variabile omessa e inefficienza da variabile irrilevante. Modelli annidati e non. Violazione delle ipotesi: analisi dei residui e test di specificazione (eteroschedasticità, endogeneità, normalità), OLS robusto, stimatori alternativi, esempio di endogeneità su dati reali. Trasformazioni di potenze (logaritmiche, Box-Cox, etc.). Serie storiche: definizione, analisi dei residui e test di specificazione (cambiamento strutturale e autocorrelazione), OLS robusto, accenno alle componenti delle serie storiche, previsione semplice e statistiche di confronto delle performance dei metodi di previsione.

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Classi esame Fondamenti programmazione

Esame Fondamenti di programmazione

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. I. Serina

Università Università degli Studi di Brescia

Appunti esame

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Appunti esame Fondamenti di programmazione: ripasso essenziale su classi Java, oggetti, ereditarietà, polimorfismo e interfacce. Classi principali utilizzate nel corso con descrizione, utile per parte di domande a crocette.

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Appunti esame di Data Mining

Esame Data mining

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Greco

Università Università della Calabria

Appunti esame

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Il documento di Data Mining offre una panoramica approfondita sul Data Mining, illustrandone definizione, tecniche, applicazioni e sfide. Vengono spiegati concetti fondamentali come pattern, classificazione, clustering, regole associative e regressione. Si descrivono le fasi metodologiche di un progetto secondo il modello CRISP-DM, dall’analisi dei dati alla costruzione e validazione dei modelli. Ampio spazio è dedicato ai classificatori (alberi decisionali, regole, Naive Bayes), al preprocessing (pulizia, discretizzazione, riduzione dimensionale), alle misure di similarità e alla gestione dei dati sbilanciati. Si analizzano anche le reti neurali e i principi dell’apprendimento automatico, con esempi pratici e formule. Il testo fornisce così una base solida e organica per comprendere e applicare i principali strumenti del data mining su grandi dataset reali.

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