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Corso: 119E011

Scheda

Open data e data journalism

Destinatari

Dipendenti e dirigenti della PA, Amministratori pubblici.


Finalità

Cosa si intende per data journalism o, più in generale, per prodotti data driven;
Quali sono le principali esperienze in Italia e all'estero; quali sono le competenze richieste e le prospettive professionali; presentazione Case-History
su singole inchieste/report realizzati negli ultimi anni


Obiettivi

Partire da una buona domanda di ricerca - Cominciare a lavorare sui dati avendo ben chiaro preliminarmente qual è il nostro obiettivo. Anche se la base dati sulla quale lavorare è già a nostra disposizione. Esempi specifici.
Elenco di possibili fonti - Costruire un elenco di possibili fonti sulle quali cercare i dati che ci interessano.
I tipi di dati utilizzabili - Dati strutturati e dati non strutturati: qual è la differenza, e perché il nostro obiettivi è sempre riuscire ad ottenere dati strutturati. Il concetto (semplice) di dati machine readable.


Contenuti

Formati
Dati strutturati - Scaricare una tabella e comprenderne la formattazione. Una tabella può contenere vari tipi di dati: quali possono essere e perché è importante una formattazione accurata.
Dati non strutturati - Fare Scraping e strutturare i dati. Cos'è lo Scraping e a cosa serve. Un esempio pratico per passare da dati non strutturati a dati strutturati.
Pulire i dati - I nostri dati solo puliti? Una checklist di controlli fondamentali che ci permettono di fidarci dei nostri dati.

Analisi
Analizzare i dati - Filtrare, Ordinare, Raggruppare: le analisi preliminari sui dati sono spesse quelle più utili. Come si fanno e perché possono esserci utili.
Visualizzare i dati - Concetti chiave e tool più diffusi. Quando usare un tipo di visualizzazione e perché. Le modalità di visualizzazione più diffuse e i tool principali attraverso il motore di ricerca della Dataninja School.
Usare un tool di visualizzazione - Visualizziamo i dati raccolti con un tool e creiamo il nostro primo grafico.

Workshop
Attività di laboratorio pratico su una base dati condivisa.
Le attività previste sono:
1.Individuazione di fonti di dati e costruzione di un elenco di possibili fonti.
2.Comprensione dei dati individuati e analisi sulla formattazione
3.Strutturazione e pulitura dei dati individuati
4.Analisi dei dati e incrocio con altre fonti dati
5.Visualizzazione dei dati e costruzione contenuto giornalistico.


Docente

dott. Mauro Andrea Nelson - esperto in open data e data journalism.
Co-fondatore di Dataninja srls: azienda focalizzata sulla valorizzazione dei dati che eroga servizi di: OpenData Support, Data Mining, Data Visualization, Storytelling, Training.


Contatti e sede

Michela Osualdini
m.osualdini@compa.fvg.it

Sede:
Enaip, via L. da Vinci 27 - Pasian di Prato


Edizioni

Edizione Periodo Quota Stato iscrizioni Modalità
Idal 21/05/2019 al 21/05/2019 GRATUITO TERMINATE aula

Aree



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