DIGITAL HUMANITIES 2: CODING FOR SOCIAL SCIENCES AND HUMANITIES

Anno accademico
2021/2022 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
DIGITAL HUMANITIES 2: CODING FOR SOCIAL SCIENCES AND HUMANITIES
Codice insegnamento
ECC019 (AF:364795 AR:193698)
Modalità
Crediti formativi universitari
6
Livello laurea
Istituto d`eccellenza
Settore scientifico disciplinare
SECS-P/08
Periodo
II Semestre
Anno corso
1
Sede
VENEZIA
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
Il corso illustrerà il linguaggio di programmazione R a partire da un livello base, applicandolo a dati relativi alle Digital Humanities e, in particolare, al mondo della cultura, della sociologia e dell’antropologia. Durante il corso verranno introdotti i vari passi da seguire per portare avanti un’analisi di dati, a seconda che questi siano numerici, testuali, o grafici. Gli aspetti teorici riguardanti il funzionamento degli strumenti di analisi verranno illustrati e poi applicati attraverso l’uso del linguaggio R. Il corso evidenzierà quindi come, dal punto di vista pratico, la programmazione possa essere utilizzata negli studi umanistici e nelle scienze sociali.
Gli studenti saranno in grado di utilizzare il linguaggio R per analizzare criticamente dati relativi a temi propri degli studi umanistici e delle scienze sociali, quali testi, immagini, e valori numerici. Utilizzando lo stesso linguaggio, gli studenti saranno in grado di creare report che illustrino l’analisi e i relativi risultati.
Non sono richiesti prerequisiti.
Dopo un’introduzione all’analisi dei dati e agli algoritmi, il corso coprirà i seguenti argomenti:
- Linguaggio base di R
- Importazione e gestione dei dati
- Pulizia e riordino dei dati
- Statistiche descrittive
- Visualizzazione dei dati
- Analisi delle immagini
- Analisi delle mappe
- R markdown
Letture varie proposte durante il corso, sulla piattaforma Moodle

Altri testi (facoltativi):
H. Wickham e G. Grolemund, “R for data science”, O’Reilly Media, 2016 (https://r4ds.had.co.nz )
C. Chapman e E. McDonnell Feit, “R for Marketing Research and Analytics”, Springer, 2015
T. Arnold e L. Tilton, “Humanities data in R. Exploring networks, geospatial data, images, and text” Springer, 2015
La verifica dell’apprendimento consiste in una prova a metà corso (20% della valutazione finale) e nello sviluppo di un progetto in R da presentare alla fine del corso (70%). Il rimanente 10% del voto dipenderà dalla partecipazione in classe.
Il corso consisterà in lezioni frontali in cui verrà spiegato il funzionamento del linguaggio di programmazione e in cui verranno discussi con gli studenti il suo utilizzo e le sue applicazioni.
scritto e orale
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 21/02/2022