Elaborazione Automatica Dei Dati Per Le Decisioni Economiche E Finanziarie (2000-2001)

Anno Accademico: 
2000-2001
Insegnamento: 
20117
Elaborazione Automatica Dei Dati Per Le Decisioni Economiche E Finanziarie
Docente: 
Renato Pelessoni
Obiettivi: 
L'obiettivo principale del corso è quello di fornire alcuni strumenti che consentano di programmare in modo scientifico e sistematico, in modo da poter affrontare e risolvere con padronanza i problemi relativi all'elaborazione automatica dei dati che si possono presentare nell'attività professionale di statistico ed attuario.
Collegamento con altri insegnamenti: 
Nell'ambito del corso saranno date per acquisite nozioni di base sulla programmazione e sull'utilizzo di strumenti informatici, quali quelle fornite nell'ambito del corso di Sistemi Informativi. Alcuni degli argomenti sviluppati nel corso richiedono inoltre che si siano acquisite le conoscenze matematiche e statistiche impartite nei corsi di base.
Programma: 
Aritmetica del calcolo automatico Rappresentazione in base ed algoritmi di conversione. Codifiche numeriche su dispositivi binari. Precisione macchina ed errore relativo. Aritmetica in virgola mobile e propagazione degli errori. Cancellazione numerica. Condizionamento di un problema e stabilità di un algoritmo. Il linguaggio Pascal Struttura di un programma Pascal. Tipi di dati semplici e strutturati. Istruzioni di assegnazione, di iterazione, condizionali e strutturate. Procedure e funzioni. Procedure di input-output. I file. Variabili dinamiche, puntatori, strutture a lista, pile, code. L'ambiente Delphi Pascal. Elementi di programmazione ad oggetti. Programmazione strutturata ed teorema di Bohm-Jacopini. Algoritmi Correttezza. Complessità. Ricerca sequenziale, binaria. Algoritmi di ordinamento, ricorsivi, greedy, di backtracking, divide and conquer. Metodi di bisezione, di Newton, delle corde e delle secanti. Simulazione stocastica e numeri pseudocasuali Modello generale di simulazione stocastica. Simulazione di eventi e variabili aleatorie. Numeri pseudocasuali. Metodo Monte Carlo. Esempi di programmazione degli algoritmi di simulazione. Progettazione di sistemi informativi ed analisi dei dati L'evoluzione dell'analisi del sistema informativo aziendale. Strumenti per l'analisi del contesto. Il modello dei dati: schema concettuale e diagramma. I tipi di entità. Chiavi naturali ed artificiali. Utilizzo di codici. Esempio di modello aziendale. Strutture informative con applicazioni in linguaggio Pascal Grafo, albero, albero orientato. Albero binario di ricerca. B-alberi e b*-alberi. Esempi in Pascal. Introduzione al linguaggio SAS Generalità su ambiente e linguaggio SAS. Logica del programma SAS: data set, data step, procedure. Introduzione all'analisi statistica mediante procedure SAS.
Testi consigliati: 
A. Guidi, N. Renzoni Pascal - guida alla programmazione McGraw-HillN. Wirth Algoritmi + Strutture Dati = Programmi Tecniche NuoveS. Williams, S. Walmsley Discover Delphi Addison-Wesley
Ultimo aggiornamento: 11-12-2013 - 16:31