INFORMATION VISUALIZATION, DATA SCIENCE AND SOCIAL MEDIA ANALYTICS MOD.2

Il corso mira a sviluppare una solida base sulla visualizzazione dei dati. In particolare, questo corso si concentrerà su come visualizzare al meglio i dati. Durante il corso gli studenti useranno degli strumenti per creare visualizzazioni interattive.

- Capire cos'è la visualizzazione delle informazioni e perché usarla
- Conoscenza dei grafici fondamentali e della trasformazione dei dati
- Mappare i dati in una visualizzazione
- Imparare a fare visualizzazioni affidabili e accessibili
- Acquisire conoscenze attraverso l'utilizzo di alcuni strumenti per la creazione di visualizzazioni interattive

Conoscenza basilare del calcolatore
Conoscenza basilare del linguaggio Python

Foundations of data visualization
Data abstraction
Task abstraction
Fundamental charts and data transformation
Designing a visualization
Evaluating a visualization
Tools for creating interactive visualisations
Examples and exercises

(This outline may be subject to change)

- Slides e altro materiale fornito dal docente
- Wilke, Claus O. Fundamentals of data visualization: a primer on making informative and compelling figures. O'Reilly Media, 2019. Accessible online at https://clauswilke.com/dataviz/
- Andy Kirk. Data Visualization: A Handbook for Data Driven Design. SAGE Publications, London, 2016.

Ci saranno compiti regolari di accompagnamento. L'esame finale orale consiste nella presentazione e discussione di un progetto precedentemente concordato con il docente.

Scala di valutazione:

- Voto inferiore al 18: mancato superamento dell’esame - insufficiente conoscenza e capacità di comprensione degli argomenti del corso
- Voti nella fascia 18-22: - sufficiente conoscenza e capacità di comprensione degli argomenti del corso, in riferimento al programma; sufficiente livello di svolgimento delle attività in classe e a casa
- Voti nella fascia 23-25: - soddisfacente conoscenza e capacità di comprensione degli argomenti del corso; soddisfacente livello di svolgimento delle attività in classe e a casa
- Voti nella fascia 27-30: - buona o molto buona conoscenza e capacità di comprensione degli argomenti del corso, in riferimento al programma; buon livello di svolgimento delle attività in classe e a casa

orale

Interactive frontal classes, work in group
Use of interactive tool for sharing data and snippets of code (per esempio, Google Colaboratory)

Gli studenti non frequentanti sono pregati di contattare la docente per accordarsi sul progetto d'esame.

Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Capitale umano, salute, educazione" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile