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Indice
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 | |
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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 | Angelica Lo Duca | |
7. | Lunedì | 08.03.2020 | Breve introduzione a Python e Jupyter | Slides | Angelica Lo Duca |
8. | Giovedì | 11.03.2020 | Data Collection | Slides | Andrea Marchetti |
9. | Lunedì | 15.03.2020 | Data Collection - Web Scraping - Selenium | Slides, Esempi | Andrea Marchetti |
10. | Giovedì | 18.03.2020 | Data Collection - Web API: Flickr | Slides, Esempio Flickr | Andrea Marchetti |
11. | Lunedì | 22.03.2020 | Data Collection - Web API: Twitter | Slides Esempio Twitter | Angelica Lo Duca |
12. | Giovedì | 25.03.2020 | Data Collection - Estrazione da PDF | Slides Esempio PDF Selezione margini di una tabella | 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