DATA, INFORMATION AND SOCIETY 1: INTRODUCTION TO CODING

Anno accademico
2026/2027 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
INTRODUCTION TO CODING
Codice insegnamento
ECC082 (AF:765444 AR:454297)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6
Livello laurea
Corso Ordinario Primo Livello
Settore scientifico disciplinare
SECS-P/01
Periodo
I 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 economia e delle scienze sociali. 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.
- Introduzione agli algoritmi
- Introduzione all' analisi di dati
- Principali tipi di vettori
- Liste
- Data.frame, funzioni, data import e export
- Cicli ed iterazioni
- data.table e merging
- Data visualization
- Una analisi di dati illustrativa
- Reportistica e presentazioni con RMarkdown
Letture varie (articoli, blog posts, risorse di e-learning) proposte durante il corso.

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 ed i compiti a casa.
scritto e orale

Il/la docente ha il dovere di vigilare affinché siano rispettate le regole di autenticità e originalità delle prove d'esame. Di conseguenza, nei casi in cui vi sia il sospetto di un comportamento irregolare, l'esame può prevedere un ulteriore approfondimento, contestuale alla prova d'esame, che potrà essere realizzato anche in modalità differente rispetto alle modalità sopra riportate.

La valutazione finale terrà conto della correttezza dell’analisi, della padronanza del linguaggio R e della chiarezza espositiva. I voti 18–23 indicano una preparazione sufficiente o discreta; 24–27 una buona preparazione; 28–30 una preparazione ottima. La lode sarà attribuita in presenza di particolare autonomia e capacità critica.
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.
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 05/10/2026