Progetti

1. Introduzione

I progetti elencati qui sotto sono alla portata di tutti! Se non sapete fare qualcosa, è del tutto normale, li ho resi apposta così, altrimenti dove sarebbe il bello? 😉 L’obiettivo è anche quello di mettersi alla prova. Non abbiate paura di sbagliare; ricordatevi che il mondo del web è ricco di informazioni e tutorial su come fare qualsiasi cosa. Per ogni dubbio e/o perplessità potete sempre contare su di me 😀.

Le consegne dei vari progetti non devono essere seguite alla lettera. Sentitevi liberi di modificare, aggiungere e rivedere i punti elencati. Siate curiosi e cercate di divertirvi. Fateli anche in gruppo!

Ricordate che per un informatico avere dei progetti personali è fondamentale per fare curriculum per le aziende, oltre che servire a voi stessi per sperimentare, imparando ed avere una marcia in più degli altri! 🚀

Poiché sono elencati diversi tipi di linguaggi e progetti, potreste sentirvi un po’ persi su cosa scegliere. In tal caso, non esitate a contattarmi su Discord: vi guiderò nella scelta più adatta a ciascuno di voi. 💯

La chat Discord dedicata al progetto è #🎎general. Preferirei che tutte le domande, sia generali che personali, venissero poste lì.

2. Lavoro di gruppo

Se scegliete di lavorare in gruppo, è consigliabile utilizzare un sistema come Google Drive per condividere il progetto con tutti i componenti del team. Tuttavia, per il mondo della programmazione, è preferibile utilizzare GitHub. GitHub è un’applicazione gratuita che i programmatori usano sia come bacheca personale per i progetti, sia per organizzare il lavoro di squadra.

3. Tabella dei progetti

Titolo Progetto	Linguaggio	Difficoltà (1-5)	Progetto TOP	Descrizione Sintetica	Suggerimenti Didattici
Analisi Dati Meteo	Python	🟢 2	✅	Analizza dati climatici da file, calcola medie, visualizza grafici.	Ottimo per introdurre pandas, matplotlib, e GUI semplici.
Analisi Social Media (tweet/post)	Python	🟠 3	✅	Usa API per scaricare post e analizzarli (sentiment, parole chiave, frequenze).	Introduzione alle API e al text mining con GUI interattiva.
Dama (Checkers)	Python (pygame)	🟠 3		Gioco da tavolo con logica di movimento, catture e promozioni.	Rafforza la logica, il disegno della GUI e la gestione degli eventi.
Gioco dell’Oca	Python (pygame)	🟢 2		Simulazione di gioco da tavolo classico con dado e percorsi.	Buon progetto introduttivo con struttura base.
Risiko	Python (pygame)	🔴 5	✅	Strategico con mappe, turni, truppe, battaglie e obiettivi.	Richiede struttura dati complesse e gestione grafica avanzata.
Previsioni Finanziarie Personali	Python	🔴 5	✅	Inserisci spese, investimenti e ottieni 30 simulazioni patrimoniali con inflazione e rendimento stimato.	Unisce matematica, statistica, modelli predittivi e visualizzazioni interattive.
Installer Automatico con Chocolatey	C++ (o C#)	🟢 2	✅	App che installa/rimuove software leggendo un file, integrando Chocolatey e il sistema.	Ottimo per imparare automazione, scripting, gestione file e chiamate a processo.
Gestione Password con generatore sicuro	Java / C#	🟠 3		Generatore e archivio sicuro di password con GUI, salvataggio criptato.	Utile per esercitarsi su GUI, file JSON e crittografia base.
Gestione Finanze Personali	Java / C#	🟠 3	✅	CRUD di entrate/uscite con categorizzazione e statistiche mensili in grafico.

🟨 4. Python

4.1 Tutorials

• programmare in python
• matplotlib per analisi dei dati
• pygame per giochi
• [piattaforma (scegletene una):
  • Desktop: tkinter / customtkinter
  • Web: Streamlit

💽 4.2 Applicazioni di analisi dei dati

Questi progetti forniranno una buona introduzione all’analisi dei dati e allo sviluppo di interfacce grafiche, oltre a essere divertenti e istruttivi.

4.2.1 Analisi dei Dati Meteo

• Difficoltà: 🟢 2/5
• Motivo: Ottimo per principianti, utilizza dataset semplici e librerie standard.

Descrizione: Scarica un dataset di dati meteorologici (ad esempio, temperature giornaliere, precipitazioni, umidità) e analizza i dati per trovare tendenze e modelli.

Componenti:

• Raccolta dati: Utilizzare librerie come pandas per caricare e gestire i dati.
• Analisi: Calcolare medie, massimi, minimi, e altri statistiche.
• Visualizzazione: Utilizzare matplotlib o seaborn per creare grafici di tendenza, istogrammi, ecc.
• Interfaccia grafica: Creare una semplice GUI con tkinter / customtkinter / streamlit che permetta di selezionare il tipo di grafico e il periodo di tempo da analizzare. Dovrà comprendere:
  • Componenti della GUI:
    • Finestra Principale;
    • Sezione Caricamento Dati → Pulsante “Carica File”;
    • Selezione dei Parametri → Menu a Tendina “Seleziona Parametro” (es. temperatura, precipitazioni, umidità);
    • Selezione del Periodo di Tempo → calendario;
    • Selezione del Tipo di Grafico;
    • Pulsante “Genera Grafico”;
    • Area di Visualizzazione del Grafico;
    • Pulsante “Salva Grafico”;
    • Sezione di Output Testuale → medie, massimi, minimi, ecc…;
  • Funzionalità della GUI:
    • Caricamento del Dataset;
    • Selezione del Parametro e Periodo di Tempo;
    • Generazione e Visualizzazione del Grafico;
    • Salvataggio del Grafico;

4.2.2 Analisi dei Dati sui Social Media

• Difficoltà: 🟠 3/5
• Motivo: Integrazione con API, analisi testuale, GUI intermedia.

Descrizione: Scaricare ed analizzare i dati relativi a tweet o post su un certo argomento per vedere tendenze, sentimenti e parole chiave.

Componenti:

• Raccolta dati: Utilizzare API come quella di Twitter per scaricare i dati.
• Analisi: Usare librerie come textblob per l’analisi del sentiment, wordcloud per creare nuvole di parole, ecc.
• Visualizzazione: Grafici a torta per la distribuzione dei sentimenti, nuvole di parole per le parole più frequenti, grafici a linee per il numero di tweet/post nel tempo.
• Interfaccia grafica: Una GUI con tkinter / customtkinter / streamlit per inserire l’argomento di interesse e visualizzare i risultati dell’analisi.
  • Componenti della GUI:
    • Finestra Principale;
    • Sezione di Input dell’Argomento:
      • Label “Inserisci Argomento”;
      • Campo di Testo;
      • Pulsante “Cerca”;
      • Spunta per opzioni avanzate (Opzionale);
    • Sezione di Analisi dei Dati:
      • Pulsante “Analizza Dati”;
      • Progresso dell’Analisi;
    • Visualizzazione dei Risultati:
      • Grafico a Torta per la Distribuzione dei Sentimenti (positivo, negativo, neutro).
      • Nuvola di Parole;
      • Grafico a Linee per il Numero di Tweet nel Tempo;
      • Tabella Riassuntiva;
    • Sezione di Salvataggio dei Risultati:
      • Pulsante “Salva Risultati”;
    • Sezione di Output Testuale:
      • Area di Testo per il Feedback / Log;
  • Funzionalità della GUI:
    • Input e Raccolta dei Dati;
    • Analisi dei Dati;
    • Visualizzazione Interattiva;
    • Salvataggio dei Risultati;

Bonus opzionali (per versione avanzata): Tecnica AI → ****Natural Language Processing + sentiment analysis + clustering.

• Analisi più sofisticata dei testi (usare modelli tipo BERT, anche semplificati).
• Clustering dei tweet per individuare “topic nascosti”.
• Previsione del numero di tweet futuri su una tematica con modelli time series.

4.2.3 Simulatore di Previsioni Finanziarie Personali con Random Walk

Difficoltà: 🔴 5/5

Lingue consigliate: Python (per via di numpy, matplotlib, pandas, scipy, tkinter / streamlit)

Descrizione:

Questa applicazione simula l’evoluzione del patrimonio personale nel tempo (es. 10, 20, 30 anni), partendo da parametri come:

• età,
• capitale liquido attuale,
• spese mensili,
• investimenti mensili,
• rendimenti stimati,
• inflazione stimata,
• condizioni abitative (affitto, mutuo, mantenuto).
• Rendimento medio atteso degli investimenti (% annuo)
  • default: 4-7%
• Deviazione standard dei rendimenti (per il modello gaussiano)
  • default: 10-15% (maggiore instabilità = simulazioni più varie)
• Percentuale spese variabili (oscillazione mensile)
  • per simulare mesi con più o meno spese (es. imprevisti o ferie)
• Probabilità di eventi imprevisti
  • esempio: ogni 5 anni c’è il 30% di probabilità di una spesa straordinaria
• Crescita stipendio/entrate annuale prevista (%)
  • per studenti che entreranno nel mondo del lavoro
  • o per tenere conto di promozioni / inflazione salariale
• Data stimata di pensionamento
  • per simulare un calo o azzeramento degli investimenti dopo quella data
• Tassazione sugli investimenti (%)
  • per rendere il calcolo netto più realistico
• Tipologia investimento (rischio alto, medio, basso)
  • che modifica media e deviazione standard

Obiettivo:

Usare un modello stocastico per generare 30+ scenari differenti di crescita/decrescita del patrimonio, basati su una random walk gaussiana:

Ogni anno/mese il capitale evolve in base a un rendimento simulato con distribuzione normale, centrato su una media attesa (es. 4% annuo) e una deviazione standard.

Questo approccio imita i rendimenti variabili reali del mercato, permettendo una simulazione più realistica del futuro.

Componenti:

• Calcolo simulato mese per mese;
• Randomizzazione dei rendimenti con distribuzione normale (numpy.random.normal);
• Grafico con tutte le simulazioni sovrapposte (curva patrimonio/tempo);
• Media delle simulazioni (curva di riferimento “centrale”);
• Input user-friendly per tutti i parametri iniziali;
• Possibilità di esportare i dati delle simulazioni in CSV/PDF;
• Interfaccia:
  • Versione desktop con tkinter/customtkinter;
  • oppure Web con streamlit.

Bonus opzionali (per versione avanzata):

• 🔄 Possibilità di simulare più strategie (es. “rischio alto vs basso”)
• 📈 Output dei percentili (es. andamento 10º, 50º, 90º percentile)
• 📊 Calcolo del valore atteso finale, varianza e probabilità di capitale < 0
• 🧮 Calcolo valore attuale netto (NPV)
• Intelligenza Artificiale: Modelli di regressione, reti neurali semplici, oppure modelli di forecasting come LSTM (long short-term memory).
  • Addestrare un modello sui dati storici reali (o simulati) per prevedere andamenti futuri del patrimonio.
  • Utilizzare reinforcement learning per ottimizzare il piano di investimento in base a obiettivi (es. rischio minimo).
  • Inserire un modulo che “suggerisce strategie” di risparmio/investimento tramite clustering di profili utente.

4.3 Suggerimenti per la Realizzazione

• Librerie Utili:
  • pandas per la gestione e l’analisi dei dati.
  • matplotlib e seaborn per la visualizzazione dei dati.
  • tkinter / customtkinter / streamlit per creare interfacce grafiche di base.
  • numpy per operazioni numeriche avanzate.
• Dataset:
  • Utilizzare dataset pubblici disponibili su siti come Kaggle, UCI Machine Learning Repository o data.gov.
• Tutorial e Risorse:
  • Seguire tutorial online su pandas, matplotlib, seaborn, tkinter / customtkinter / streamlit per familiarizzarsi con queste librerie.
  • Consultare la documentazione ufficiale per esempi e spiegazioni dettagliate.

🕹 4.6 Giochi da tavolo

4.6.1 Dama (Checkers)

• Difficoltà: 🟠 3/5
• Motivo: Richiede gestione eventi, grafica, logica di gioco e turni.

Descrizione: Un gioco da tavolo per due giocatori dove ogni giocatore cerca di catturare tutte le pedine dell’avversario muovendosi in diagonale.

Componenti:

• Interfaccia grafica: Creata con pygame, con una scacchiera 8x8 di pulsanti o canvas.
• Logica del gioco: Implementazione delle regole di movimento e cattura delle pedine, gestione dei turni, e controllo per la vittoria.
• Promozione: Gestione della promozione delle pedine a dama.

Assets: https://dani-maccari.itch.io/pixel-checkers

Bonus opzionali (per versione avanzata): Tecnica AI → Minimax, Monte Carlo Tree Search, Q-learning.

• Aggiunta di un giocatore automatico intelligente
• Il bot può migliorare usando reinforcement learning.

4.6.2 Gioco dell’Oca

• Difficoltà: 🟢 2/5
• Motivo: Logica più semplice, ottimo per principianti.

Descrizione: Un gioco da tavolo classico dove i giocatori avanzano su un percorso tirando un dado e devono affrontare varie sfide.

Componenti:

• Interfaccia grafica: Creata con pygame, con un percorso a caselle numerate.
• Logica del gioco: Movimento dei pezzi, gestione degli eventi speciali sulle caselle, e controllo per la vittoria.
• Dado virtuale: Implementazione di un dado che i giocatori possono tirare.

4.6.3 Risiko (Risk)

• Difficoltà: 🔴 5/5
• Motivo: Strategia complessa, mappe, gestione turni e IA base.

Descrizione: Un gioco strategico dove i giocatori conquistano territori e cercano di controllare il mondo.

Componenti:

• Interfaccia grafica: Creata con pygame, con una mappa del mondo suddivisa in territori.
• Logica del gioco: Gestione dei turni, movimento delle truppe, battaglie, e controllo per la vittoria.
• Carte: Implementazione delle carte obiettivo e rinforzi.

Bonus opzionali (per versione avanzata): Tecnica AI → Minimax, Monte Carlo Tree Search, Q-learning.

• Aggiunta di un giocatore automatico intelligente
• Il bot può migliorare usando reinforcement learning.

🟩 5. Java / C#

5.1 Tutorials

• programmare in java
• lettura e scrittura in java
• GUI in java
• Json in java
• programmare in c#
• lettura e scrittura in c#
• GUI in c#
• Json in c#

5.2 💽 Applicazioni

5.2.1 Gestore Password con generatore randomico

• Difficoltà: 🟠 3/5
• Motivo: Interfaccia ricca, file handling, crittografia.

Descrizione: Un’applicazione per generare e gestire password randomiche.

• Funzionalità:
  • Login/Register nell’applicazione.
  • Generazione di password sicure con criteri personalizzabili.
  • Salvataggio delle password generate in file.
  • Ricerca e recupero delle password salvate.
• Tecnologie:
  • Lettura/scrittura di dati su file JSON per la gestione delle password.
  • Criptazione e decriptazione delle password salvate.
  • Interfaccia grafica per la gestione delle password.
    • Componenti della GUI:
      • Finestra Principale;
      • Sezione di Generazione delle Password:
        • Label “Genera Password”;
        • Campo di Input per Lunghezza Password;
        • Checkbox per Opzioni di Criteri;
        • Pulsante “Genera”;
        • Campo di Testo per Visualizzazione Password;
        • Pulsante “Salva Password”;
      • Sezione di Gestione delle Password Salvate:
        • Label “Gestione Password” o “Password List” che mostra una lista delle password salvate in cui è possibile:
          • eliminare una password;
          • modificarla;
          • …
      • Sezione di Criptazione e Decriptazione:
        • Pulsante “Salva come File Criptato”;
        • Pulsante “Carica File Criptato”;
        • Campo di Testo per Inserimento Chiave di Criptazione;
      • Sezione di Output Testuale:
        • Area di Testo per il Feedback / Log;
    • Funzionalità della GUI:
      • Generazione delle Password;
      • Gestione delle Password Salvate;
      • Criptazione e Decriptazione;
      • Feedback / Log;

5.2.2 Applicazione di Gestione delle Finanze Personali

• Difficoltà: 🟠 3/5
• Motivo: CRUD su dati, grafici, GUI ordinata ma gestibile.

Descrizione: Un’applicazione per monitorare le entrate e le spese personali.

• Funzionalità:
  • Aggiungere, modificare e rimuovere transazioni.
  • Categorizzazione delle entrate e delle spese.
  • Visualizzazione del saldo attuale e delle statistiche mensili.
• Tecnologie:
  • Lettura/scrittura di dati su file CSV per le transazioni.
  • Utilizzo di file JSON per la configurazione dell’applicazione e le impostazioni dell’utente.
  • Interfaccia grafica per la gestione delle finanze personali.
    • Componenti della GUI:
      • Finestra Principale;
      • Sezione di Aggiunta/Modifica delle Transazioni;
        • Label “Aggiungi/Modifica Transazione”;
        • Campo di Input per la Descrizione della Transazione;
        • Campo di Input per l’Importo;
        • Dropdown per la Categoria della Transazione;
        • Radiobutton per Tipo di Transazione;
        • Pulsante “Aggiungi/Modifica”;
        • Pulsante “Cancella”;
      • Sezione di Visualizzazione delle Transazioni:
        • Label “Transazioni”;
        • Tabella delle Transazioni;
        • Pulsante “Modifica Selezionata”;
        • Pulsante “Rimuovi Selezionata”;
      • Sezione di Visualizzazione del Saldo e delle Statistiche:
        • Label “Saldo Attuale”;
        • Campo di Testo per il Saldo Attuale;
        • Label “Statistiche Mensili”;
        • Grafico a Barre per le Statistiche Mensili;
        • Pulsante “Aggiorna Statistiche”;
      • Sezione di Configurazione e Impostazioni:
        • Label “Configurazione”;
        • Campo di Input per il File CSV;
        • Pulsante “Salva Configurazione”;
        • Pulsante “Carica Configurazione”;
      • Sezione di Output Testuale:
        • Area di Testo per il Feedback / Log
    • Funzionalità della GUI:
      • Aggiunta e Modifica delle Transazioni;
      • Visualizzazione delle Transazioni;
      • Visualizzazione del Saldo e delle Statistiche;
      • Configurazione e Impostazioni;
      • Feedback / Log;

🟨 6. C/C++

6.1 Installatore Automatico con Chocolatey

• Linguaggio consigliato: C++ (più sfidante, ma didattico), alternativa in C# per GUI.
• Difficoltà: 🟢 2**/5**

Descrizione: Un’applicazione (con o senza GUI) che legge un file di testo (software.txt) e installa automaticamente una lista di programmi usando Chocolatey.

Funzionalità principali:

• Legge da file .txt l’elenco dei pacchetti.

• Per ogni voce esegue il comando:

  choco install nomepacchetto -y

• Mostra nella console o GUI l’avanzamento (es. “Installing… VLC…”).

Estensioni opzionali (avanzate ma non obbligatorie):

• Disinstalla software (choco uninstall).
• Permette di selezionare i programmi da installare via checkbox (solo con GUI).

Obiettivi didattici:

• Comprendere input/output da file.
• Gestione di processi
• Approccio a tool esterni come Chocolatey.

🟦 7. Unity / Godot

7.1 Tutorials

• Unity tutorial
• Godot tutorial

7.2 Link utili

• Pixel art da scaricare

7.3 Videogioco

per questa categoria non sono previsti dei progetti da me proposti. Sentitevi liberi di sbizzarrirvi come meglio credete e lasciatevi trascinare dalla creatività! 🖼️

Consiglio: per semplicità vi suggerisco di fare un progetto in 2D.