Corso Live Cambiare il mondo con i dati

Cambiare il mondo con i dati

Sfide, protagonisti e nuove opportunità

Modalità di fruizione Online - Live
Durata: 6 ore
Date: da mercoledì 14 aprile a mercoledì 05 maggio 2021

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Descrizione del corso

I nostri spostamenti dicono di noi molto più di quanto si possa pensare: raccontano abitudini, qualità della vita, relazioni sociali ed economiche e perfino le dinamiche di un’epidemia. Per questo la lettura e l’interpretazione della mobilità è uno dei campi di applicazione più interessanti della scienza dei dati. I dati sulla mobilità sono fondamentali per gli urbanisti e per chiunque amministri un territorio: per migliorare la sostenibilità degli spostamenti o per organizzare sistemi logistici. Su scala più piccola, i movimenti in contesti come quelli di un’area commerciale possono essere preziosi sia per scopi commerciali che per migliorare la qualità di un servizio, così come i movimenti e le attività dei calciatori sul campo di calcio possono servire ad analizzare e anche prevedere la performance sportiva dei singoli e della squadra.

Oggi tutto questo è possibile grazie ai dati resi disponibili dalle tecnologie di comunicazione e alle tecniche di data mining per estrarre informazioni da grandi dataset: abbiamo l’opportunità di capire come vivere meglio apprendendo in tempo reale dai nostri comportamenti collettivi. Tuttavia, il confine tra opportunità e rischi è sottile. In questo ciclo di lezioni impariamo come raccogliere i dati, elaborarli e rappresentarli per ottenere conoscenze utili, confrontandoci infine con le sfide inedite che la scienza dei dati pone alla nostra privacy. Lo facciamo su due campi di applicazione dalle molteplici opportunità: i dati della mobilità umana e i dati dell’attività sportiva. L’obiettivo è quello di comprendere la complessità della costruzione di processi di analisi dei dati che sono sempre una combinazione di creatività e rigore.

Cambiare il mondo con i dati
Online - Live
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6 ore
14 aprile - 05 maggio 2021
99 €

Il corso è al completo! A breve le date della prossima edizione

4 lezioni live streaming
4 sintesi e approfondimenti scaricabili
Attestato di partecipazione
Whatsapp: +39 342 6267917

Le guide

Dino Pedreschi
Fosca Giannotti

In collaborazione con Knowledge Discovery and Data Mining Lab (Università di Pisa e CNR) 

Partner
Il Knowledge Discovery and Data Mining Lab è un progetto di ricerca congiunta tra l'Institute for Information science and Technologies (ISTI) del CNR e il dipartimento di Computer Science dell'Università di Pisa. Il suo obiettivo di ricerca sono le teorie, le tecniche e i sistemi per estrarre e condividere informazioni utili a partire dai big data.

Su misura per

Chiunque voglia approcciarsi alla data science per capirne le idee di base, le potenzialità e i rischi in qualunque ambito, anche oltre la mobilità e i dati sportivi
Chiunque sia interessato, per lavoro, per studio o per passione, alla mobilità umana ed è curioso di sapere cosa ci possono raccontare i dati relativi ai nostri movimenti
Professionisti che si occupano della progettazione e della gestione di servizi e attività, per capire come i dati aiutino a conciliare sostenibilità ed efficienza

Cosa Imparerai

Come funziona il processo di raccolta, elaborazione e analisi di grandi volumi di dati
Come conciliare l’analisi dei dati con il rispetto della privacy
Come valorizzare l’analisi dei dati nel campo mobilità
Come valorizzare l’analisi dei dati per migliorare i processi decisionali e le strategie di intervento
OK, ma come funziona?

Il ciclo si compone di 4 lezioni in diretta streaming, durante le quali si alternano momenti di lezione frontale e momenti di Q&A e dibattito.

Le lezioni durano 90 minuti e si articolano su 4 settimane consecutive, sempre in orario preserale. Tra una lezione e altra non si finisce di imparare: hai a disposizione il tuo FEdu Kit con materiali di approfondimento curati da autori e docenti. 


Online dal 14 aprile 2021.


La partenza del corso verrà confermata al raggiungimento del numero minimo di iscritti.

L’itinerario per tappe

I Big Data sono le tracce digitali che lasciamo dietro di noi continuamente, come effetto collaterale, consapevole o meno, dell'uso delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione per tutte le nostre attività. Attraverso la data science e il social mining abbiamo la possibilità di scoprire la conoscenza nascosta nei Big Data su fenomeni sociali individuali e collettivi difficili da osservare e misurare. Prima di prendere in esame studi applicati e casi concreti, entriamo dentro le logiche e gli strumenti delle tre fasi dell’analisi dei dati: il rilevamento e la raccolta, l’elaborazione e la rappresentazione dei dati. Partiamo dai fondamenti del processo di estrazione della conoscenza dei dati per esplorare le opportunità che offre ai decisori pubblici e al mondo economico.
Il primo campo di applicazione della Big Data Analytics e del Social Mining su cui ci soffermiamo è quello della mobilità umana. Perché concentrare l’attenzione proprio sulla mobilità umana, ovvero sui nostri movimenti? E come è possibile estrarre dal materiale grezzo delle tracce digitali delle conoscenze utili sul nostro comportamento sociale collettivo? Dal pulsare della città alla diffusione della mobilità elettrica, dal benessere dei territori al carpooling, dall’attrazione turistica ai diversi profili di mobilità, fino alla diffusione di un’epidemia? Approfondiamo esempi di processi analitici per capire fenomeni di mobilità attraverso lo studio dei dati veicolari e dei dati di telefonia mobile.
Il secondo campo di applicazione che analizziamo è quello dei dati sportivi. A quali domande nuove si può provare a rispondere con la data science in questo ambito? I dati dei ciclisti dilettanti, la condivisione nei social e le nuove opportunità per la scienza dello sport. L'analisi dei Big Data del calcio per caratterizzare le prestazioni del team e prevedere il successo. Anche in questo caso approfondiamo le tre fasi: il rilevamento e la raccolta, l’elaborazione, la rappresentazione visuale dei dati.
Quali sono i limiti etici e legali della data science? Come è possibile far coesistere la condivisione di conoscenza utile con il rispetto della privacy, dei diritti umani e dei valori democratici? Quali sono i limiti da rispettare e le domande da porsi per un design e un uso benefico dei sistemi data-driven? Dalla privacy-by-design alla data governance, al rapporto fra cittadini e sfera digitale, alla domanda cruciale: di chi sono i miei dati?
Calendario date
Mercoledì 14 Aprile
La società attraverso la lente dei dati: Big Data Analytics and Social Mining
ore 18:30 - 20:00
Online
Mercoledì 21 Aprile
L’analisi dei dati di mobilità e la loro rappresentazione
ore 18:30 - 20:00
Online
Mercoledì 28 Aprile
L’analisi dei dati sportivi e la loro rappresentazione
ore 18:30 - 20:00
Online
Mercoledì 5 Maggio
Design, etica e uso responsabile della data science
ore 18:30 - 20:00
Online
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