Libri Universitari › Tor Vergata › Docenti › Gianluca RossiProf. Gianluca Rossi Università degli Studi di Roma Tor Vergata · Ingegneria · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027
Information Retrieval Canale unico Corso di laurea: Ingegneria Gestionale · Laurea magistrale (LM-31) · esame facoltativo · DATA ANALYTICS
Tor Vergata · Ingegneria · 6 CFU · apri nel catalogo
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Programmazione dei Calcolatori con Laboratorio Canale unico Corso di laurea: Informatica · Laurea triennale (L-31) · 1º anno · 1º semestre
Tor Vergata · Scienze Matematiche Fisiche e Naturali · 9 CFU · apri nel catalogo
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Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026 Bacheca del docente: cosa indica di studiare Argomenti del programma: Introduzione alla risoluzione automatica dei problemi: Concetti di algoritmi e programmi, modelli di calcolo e architettura degli elaboratori. Linguaggi di programmazione: Tipi di linguaggi di programmazione, focus sui linguaggi imperativi e struttura di un programma. Elementi di programmazione: Variabili, tipi di dati semplici e strutturati, strutture di controllo del flusso e operazioni di input/output.
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Corso di laurea: Informatica · Laurea triennale (L-31) · esame facoltativo
Tor Vergata · Scienze Matematiche Fisiche e Naturali · 6 CFU · apri nel catalogo
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Fondamenti di Programmazione e Laboratorio Calcolo I Canale unico Corso di laurea: Metodi e Modelli per Data Science · Laurea triennale (L-35) · 1º anno · 1º semestre
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare Argomenti del programma: Settimana 1 Introduzione all’informatica e a Python: algoritmi, ambiente di sviluppo, print, input, variabili, tipi semplici (int, float, str, bool). Settimana 2 Operatori e strutture condizionali: aritmetici, logici, relazionali, costrutti if, elif, else, condizioni nidificate. Settimana 3 Cicli iterativi: for, while, range, break, continue, esercizi pratici.
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Corso di laurea: Metodi e Modelli per Data Science · Laurea triennale (L-35) · esame facoltativo
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare Argomenti del programma: Settimana 01 – Introduzione al ML + K-Nearest Neighbors (KNN) Concetti base + primo modello semplice e intuitivo. Settimana 02 – Alberi Decisionali e Foreste Casuali Modelli interpretabili e potenti, introduzione all’ensemble learning. Settimana 03 – Preprocessing e Bilanciamento Dati Preparazione dei dati reali: scaling, codifica, dati sbilanciati.
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Domande frequenti Quali libri consiglia il prof. Gianluca Rossi per Information Retrieval? Il docente non ha ancora pubblicato i testi.
Quali libri consiglia il prof. Gianluca Rossi per Programmazione dei Calcolatori con Laboratorio? Il docente non ha ancora pubblicato i testi.
Quali libri consiglia il prof. Gianluca Rossi per Data Mining? Raschka – Machine Learning con Python
Quali libri consiglia il prof. Gianluca Rossi per Fondamenti di Programmazione e Laboratorio Calcolo I? Il docente non ha ancora pubblicato i testi.
Quali libri consiglia il prof. Gianluca Rossi per Machine Learning? Abbas – Le basi dell’Immunologia