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

Questo corso fornisce un’introduzione ai principi e alle pratiche della visualizzazione delle informazioni, con un’attenzione particolare alla comprensione di come i dati possano essere rappresentati visivamente per supportare l’esplorazione, l’interpretazione e la comunicazione. Attraverso fondamenti teorici, linee guida di design ed esercitazioni pratiche, gli studenti impareranno ad analizzare criticamente, progettare e realizzare visualizzazioni efficaci nei contesti delle digital humanities e della comunicazione pubblica.

- 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
Tools for Interactive Visualization (e.g. Tableau, RAWGraphs, D3.js, Flourish, etc.)
Hands-on labs and guided tutorials

- 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.

Il corso prevede compiti regolari a supporto dell’apprendimento. L’esame finale consisterà in una prova orale, durante la quale lo studente presenterà e discuterà un progetto sviluppato su un tema concordato in precedenza con il docente. La prova orale verterà inoltre sui contenuti affrontati durante il corso.
La prova orale verterà sia sui contenuti affrontati durante il corso, sia sulla presentazione e discussione critica del progetto.

Il voto finale sarà attribuito sulla base di:
- la qualità del progetto (coerenza con il tema, solidità tecnica/metodologica, creatività e completezza);
- la chiarezza e consapevolezza nella presentazione e discussione orale;
- la conoscenza e comprensione dei contenuti del corso;
- il livello di partecipazione alle attività in classe e a casa.

orale

Scala di valutazione:
- Voto inferiore al 18: mancato superamento dell’esame. Conoscenza e capacità di comprensione insufficiente degli argomenti del corso; progetto non adeguato o mancante; discussione orale debole o incoerente.
- Voti nella fascia 18-22: Conoscenza e comprensione sufficienti degli argomenti del corso, in riferimento al programma; progetto essenziale ma coerente; discussione semplice e non approfondita; livello basilare di svolgimento delle attività.
- Voti nella fascia 23-25: Conoscenza e comprensione soddisfacenti; progetto ben strutturato ma con margini di miglioramento; discussione chiara; buona partecipazione alle attività.
- Voti nella fascia 26-28: Conoscenza e comprensione buona degli argomenti; progetto completo e pertinente; discussione articolata e consapevole; partecipazione costante e attiva.
- Voti nella fascia 29-30: Conoscenza approfondita e autonoma; progetto originale, ben curato e completo; discussione critica e ben argomentata; ottima partecipazione alle attività.

The course combines interactive lectures with group work. Students will also use collaborative tools for sharing data and code snippets, such as Google Colaboratory, as well as visualization tools like Tableau and other platforms for creating both static and interactive visualizations.

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