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informaticaumanistica:dj:start

Data Journalism

Docenti:

Andrea Marchetti andrea [dot] marchetti [at] iit [dot] cnr [dot] it

Angelica Lo Duca angelica [dot] loduca [at] iit [dot] cnr [dot] it

IIT-CNR, Istituto di Informatica e Telematica del CNR di Pisa

Avvisi

  • Il corso si svolgerà con lezioni a distanza
  • Ricevimento: subito dopo le lezioni
  • Tirocini/tesi: consultare il sito Web: tirocini . Si possono anche proporre nuove idee, soprattutto nei settori del turismo e dei beni culturali.

Obiettivi

Calendario delle lezioni DJ (Secondo Semestre 2021)

Giorno Data Argomento Lucidi Docente
1. Lunedì 15.02.2020 Introduzione al Data Journalism Slide1, Slide2 Andrea Marchetti
2. Giovedì 17.02.2020 Esempi di DJ Slides Angelica Lo Duca
3. Lunedì 22.02.2020 Data Journalism Workflow - I parte Slides Andrea Marchetti
4. Giovedì 25.02.2020 Installazione del software - I parte Slides Angelica Lo Duca
5. Lunedì 01.03.2020 Data Journalism Workflow - II parte - Progetti Slides Andrea Marchetti
6. Giovedì 04.03.2020 Installazione del software - II parte Andrea Marchetti
7. Lunedì 08.03.2020 Breve introduzione a Python Angelica Lo Duca
8. Giovedì 11.03.2020 Data Collection - Web Scraping - Selenium Andrea Marchetti
9. Lunedì 15.03.2020 Data Collection - Web Scraping - Selenium Andrea Marchetti
10. Giovedì 18.03.2020 Data Collection - Web API: Flickr Andrea Marchetti
11. Lunedì 22.03.2020 Data Collection - Web API: Twitter Angelica Lo Duca
12. Giovedì 25.03.2020 Data Collection - Estrazione da PDF Angelica Lo Duca
13. Lunedì 29.03.2020 Data Cleansing - Python Pandas Angelica Lo Duca
14. Giovedì 01.04.2020 Data Cleansing - Python Pandas Angelica Lo Duca
Lunedì 05.04.2020 Data Cleansing - Open Refine Andrea Marchetti
15. Giovedì 08.04.2020 SOSPENSIONE PASQUA
16. Lunedì 12.04.2020 Data Exploration - Tableau Andrea Marchetti
17. Giovedì 15.04.2020 Data Exploration - Tableau Andrea Marchetti
18. Lunedì 19.04.2020 Verifica Progetti Viola Bachini, Andrea Marchetti, Angelica Lo Duca
19. Giovedì 23.04.2020 Data Analysis - Statistica Descrittiva Angelica Lo Duca
20. Lunedì 26.04.2020 Data Analysis - Statistica Inferenziale Angelica Lo Duca
21. Giovedì 29.04.2020 Data Analysis - Serie Storiche Angelica Lo Duca
22. Lunedì 03.05.2020 Data Writing Viola Bachini
23. Giovedì 06.05.2020 Data Visualization - Principi Andrea Marchetti
24. Lunedì 10.05.2020 Data Visualization - Grafici in D3 Angelica Lo Duca
25. Giovedì 13.05.2020 Data Visualization - Mappe in D3 Angelica Lo Duca
26. Lunedì 17.05.2020 Data Visualization - Mappe in Leaflet Andrea Marchetti

Materiale Didattico

Lucidi Forniti dal docente

Libri di testo

Sitografia

Modalità di Esame

L'esame consiste nella discussione di un progetto di gruppo (minimo 2 studenti) concordato con i docenti.

Il progetto dovrà essere accompagnato da una relazione contenente tutte le attività e le scelte effettuate durante lo svolgimento.

Ogni progetto verrà valutato secondo i seguenti criteri:

  • interesse del progetto verso una determinata audience
  • qualità e quantità dei dati raccolti
  • qualità e quantità delle visualizzazioni
  • qualità dell'articolo
  • risultati ottenuti
  • qualità della relazione

Ogni criterio sarà valutato in trentesimi. Il voto finale sarà ottenuto facendo la media tra i sei criteri.

Durante il corso saranno rilasciate le linee guida su come realizzare il progetto e poterlo caricare sul sito del corso.

Progetti studenti

Appelli

Edizioni Precedenti

informaticaumanistica/dj/start.txt · Ultima modifica: 26/02/2021 alle 15:02 (2 giorni fa) da Dino Pedreschi