Organizzazioni e società digitali (Computer and Society)

L'insegnamento rappresenta il complemento e la prosecuzione di Tecnologie Digitali per le Organizzazioni e si colloca anch'esso nel più ampio contesto dell'Analisi dei Dati per le Scienze Sociali.

Ha tre obiettivi generali:
1) Familiarizzare gli studenti con il passaggio tra e l'uso contemporaneo di tecnologie differenti per l'analisi e la visualizzazione di dati (ambienti R e Python);
2) Approfondire e ampliare l'uso di open data: dati forniti da enti pubblici e associazioni sia italiane che internazionali, dati da istituti di statistica sia italiani (ISTAT) che internazionali (Eurostat, etc.), altri dati nel pubblico dominio richiedenti analisi e operazioni di trasformazione di media e medio-alta complessità;
3) Approfondire la parte di visualizzazione di dati con una galleria di tipi di grafici ampliata e lo studio dei principi teorici e di esempi professionali.

Obiettivi più di dettaglio invece sono:
1) Analisi dei dati con tecnologie Python: liste, vettori, dataframe, uso di multiindici, pivoting;
2) Uso di Jupyter Notebook/Lab per l'utilizzo di documenti contenenti testo, codice eseguibile e risultati (dati o grafici);
3) Uso di Github come repository personale e sistema di versionamento;
4) Visualizzazione di dati e mappe dinamiche per dati georeferenziati: libreria Seaborn e choropleth maps annotate(librerie folium e geopandas)

Lo studente dovrà dimostrare di avere acquisito una buona conoscenza dei metodi di analisi e una buona familiarità con gli strumenti open source per l'analisi e la visualizzazione dei dati. I risultati di apprendimento dovranno mostrare come la preparazione non si sia limitata a un uso sufficiente delle tecnologie, ma abbia compreso le difficoltà di analisi, il modo di procedere adeguato, e lo studente sia in grado di produrre valutazioni ragionate riguardante l'analisi di open data e la definizione della parte grafica per la visualizzazione dei risultati.