Università degli Studi di Milano

Facoltà di Scienze M.F.N.

Corso di laurea in Biotecnologie Industriali ed Ambientali a.a. 2011/12

Informatica Avanzata

Docente: Giorgio Valentini

DSI, Dip. Scienze dell'Informazione,  Università degli Studi di Milano

e-mail: valentini@dsi.unimi.it

"Informatica Avanzata", a dispetto del nome, e' un corso introduttivo alla programmazione in linguaggio R. Nel corso vengono fornite le nozioni di base del linguaggio e gli strumenti necessari per scrivere semplici script e programmi in linguaggio R, sfruttando le ampie librerie open source disponibili.

In particolare, alla fine del corso gli studenti dovrebbero acquisire:
  • Conoscenze di base sul linguaggio e l'ambiente di programmazione R
  • Capacità di scrivere semplici script e programmi in linguaggio R
  • Capacità di utilizzare package R per sviluppare applicazioni software

Programma del corso:


0. Introduzione.
Algoritmi e linguaggi di programmazione. Linguaggi di programmazione a basso ed alto livello. Linguaggi interpretati e compilati.

1. Il linguaggio e l'ambiente di programmazione R:
  • L'interfaccia grafica per l'utente di R
  • Identificatori e variabili; tipi di dati base; operatori, espressioni e istruzioni
  • Strutture dati fondamentali in R: vettori, fattori, matrici, array, liste, data frame ed environment
  • Strutture di controllo del flusso di esecuzione: blocchi, istruzioni condizionali, iterazioni
  • Funzioni e script
  • Operazioni di I/O
  • L'ambiente grafico di R
  • Package ed "estensioni" del linguaggio R
  • Programmazione object oriented in R.
2. Il liguaggio R per l'analisi di dati biomolecolari:
Tipologie di package disponibili in Bioconductor. Analisi di dati di microarray. Analisi di reti biomolecolari per la predizione della funzione genica.


Bibliografia:

Periodo di svolgimento, orari e sede del corso:

Periodo: febbraio - maggio 2012
Aula informatica Via Celoria 20, Milano
Lunedi ore 10.30-12.30
Giovedi ore 10.30-13.30

Slide del corso:


Soluzioni di alcuni esercizi:

Progetto d'esame
Il progetto prevede l' implementazione in R di metodi per l'analisi monovariata della variazione di espressione genica.


Link utili: