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Downey – Think Python

Libro adottato a LUISS, a.a. 2026/2027 · 3 canali

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Come lo indica il docente: A. Downey, Think Python (ultima edizione). W. McKinney, Python for Data Analysis (ultima edizione). Ulteriore materiale didattico, dataset, dispense e letture integrative saranno forniti durante il corso

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Coding in Action Lab – Prof. Enrico Mastrostefano, Prof. Alessandro Celestini, Prof. Stefano Guarino, Prof. Davide Moretti Canale a

Corso di laurea: Business Administration · Laurea triennale (L-18) · 1º anno · 2º semestre

LUISS · Impresa e Management · 8 CFU · apri nel catalogo

Downey – Think Pythonquesto libroVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 30/09/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione all’informatica e alla programmazione. Pensiero computazionale e scomposizione dei problemi. Variabili, espressioni, funzioni e modularità. Strutture di controllo e iterazione. Strutture dati fondamentali. Algoritmi ed elementi di complessità computazionale. Importazione, pulizia, trasformazione e aggregazione dei dati. Analisi esplorativa e visualizzazione dei dati. Analisi multidimensionale.

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione all’informatica e alla programmazione. Pensiero computazionale e scomposizione dei problemi. Variabili, espressioni, funzioni e modularità. Strutture di controllo e iterazione. Strutture dati fondamentali. Algoritmi ed elementi di complessità computazionale. Importazione, pulizia, trasformazione e aggregazione dei dati. Analisi esplorativa e visualizzazione dei dati. Analisi multidimensionale.

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduzione all’informatica e alla programmazione. Pensiero computazionale e scomposizione dei problemi. Variabili, espressioni, funzioni e modularità. Strutture di controllo e iterazione. Strutture dati fondamentali. Algoritmi ed elementi di complessità computazionale. Importazione, pulizia, trasformazione e aggregazione dei dati. Analisi esplorativa e visualizzazione dei dati. Analisi multidimensionale.

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