====== Data Journalism 2021/2022 ====== Docenti: **Andrea Marchetti** [[andrea.marchetti@iit.cnr.it]] **Angelica Lo Duca** [[angelica.loduca@iit.cnr.it]] IIT-CNR, Istituto di Informatica e Telematica del CNR di Pisa ====== Lezioni ====== ^ Orario settimanale ^^^ ^ Giorno ^ Orario ^ Stanza ^ | Lunedì | 16:00 - 17:30 | Aula Fib PS4 | | Giovedì | 16:00 - 17:30 | Aula Fib PS4 | ====== Avvisi ====== * [[https://unipiit.sharepoint.com/sites/a__td_45663/| Link alle registrazioni]] * **Ricevimento**: subito dopo le lezioni * **Tirocini/tesi**: consultare il sito Web: [[http://wafi.iit.cnr.it/?page_id=316 | tirocini ]]. Si possono anche proporre nuove idee, soprattutto nei settori del turismo e dei beni culturali. ====== Obiettivi ====== ====== Calendario delle lezioni DJ (Secondo Semestre 2022) ====== ^ ^ Giorno ^ Data ^ Argomento ^ Lucidi ^ Docente ^ | 1. | Lunedì | 21.02.2022 | Introduzione al Data Journalism | {{informaticaumanistica:dj:2022-00_introduzione_al_corso.pdf|Slide1}}, {{informaticaumanistica:dj:2022-01_data_journalism_introduction.pdf|Slide2}} | Andrea Marchetti | | 2. | Giovedì | 24.02.2022 | Esempi di DJ | {{ :informaticaumanistica:dj:02_esempi_di_casi_di_data_journalism_2022.pdf |Slides}} | Angelica Lo Duca | | 3. | Lunedì | 28.02.2022 | Data Journalism | {{informaticaumanistica:dj:2022-03_data_journalism_workflow.pdf|Slide}} | Andrea Marchetti | | 4. | Giovedì | 03.03.2022 | Installazione del software | {{ :informaticaumanistica:dj:04_installazione_software_del_data_journalist_2022.pdf |Slides}} | Angelica Lo Duca | | 5. | Lunedì | 07.03.2022 | Data Journalism - Progetti | | Andrea Marchetti | | 6. | Giovedì | 10.03.2022 | Breve introduzione a Python e Jupyter | {{ :informaticaumanistica:dj:06_jupyter_and_python_basics_2022.pdf |Slides}} | Angelica Lo Duca | | 7. | Lunedì | 14.03.2022 | Data Collection | {{ :informaticaumanistica:dj:2022-07_data_collection.pdf |Slides}} | Andrea Marchetti | | 8. | Giovedì | 17.03.2022 | Data Collection - Web API: Twitter | {{ :informaticaumanistica:dj:08_web_api_estrazione_dati_da_twitter_2022.pdf |Slides}} {{ :informaticaumanistica:dj:esercizio_twitter_api.zip |Esercizio}}| Angelica Lo Duca | | 9. | Lunedì | 21.03.2022 | Data Collection - Web Scraping - Selenium | {{ :informaticaumanistica:dj:2022-09_data_collection_-_web_scraping.pdf |Slides}} {{ :informaticaumanistica:dj:2022-09_raccoltaesempi.zip |Esempi}} | Andrea Marchetti | | 10.| Giovedì | 24.03.2022 | Data Collection - Estrazione da PDF | {{ :informaticaumanistica:dj:10_estrazione_dati_da_pdf_2022.pdf |Slides}} {{ :informaticaumanistica:dj:pdf_2022.zip |Esercizio}} {{ :informaticaumanistica:dj:gianmariocabizza_creazione_di_un_cron_job_2022.pdf |Creazione Cronjob in Windows}}| Angelica Lo Duca | | 11.| Lunedì | 28.03.2022 | Data Collection - Esercitazione Selenium | {{ :informaticaumanistica:dj:2022-11_strategie_di_web_scraping.pdf |Slides}} | Andrea Marchetti | | 12.| Giovedì | 31.03.2022 | Data Cleansing 1 - Python Pandas | {{ :informaticaumanistica:dj:12_data_cleaning_-_part_1.pdf |Slides}} {{ :informaticaumanistica:dj:datacleaning.zip |Esempi}} | Angelica Lo Duca | | 13.| Lunedì | 04.04.2022 | Data Collection - Esercitazione Selenium | {{ :informaticaumanistica:dj:esempio_4_-_scuola_in_chiaro.zip |Esempio Scuola in Chiaro}} | Andrea Marchetti | esempio_4_-_scuola_in_chiaro.zip | 14.| Giovedì | 07.04.2022 | Data Cleansing 2 - Python Pandas | {{ :informaticaumanistica:dj:13_data_cleaning_-_part_2.pdf |Slides}} {{ :informaticaumanistica:dj:datacleaning_2.zip |Esempi}}| Angelica Lo Duca | | | Lunedì | 11.04.2022 | SOSPENSIONE ATTIVITA' DIDATTICA | | | | | Giovedì | 14.04.2022 | SOSPENSIONE ATTIVITA' DIDATTICA | | | | | Lunedì | 18.04.2022 | SOSPENSIONE ATTIVITA' DIDATTICA | | | | | Giovedì | 21.04.2022 | LEZIONE CANCELLATA | | | | | Lunedì | 25.04.2022 | FESTA | | | | 15.| Giovedì | 28.04.2022 | Data Exploration - non visuale | {{ :informaticaumanistica:dj:12_data_exploration_non_visuale.pdf |Slides}} | Angelica Lo Duca | | 16.| Lunedì | 02.05.2022 | Data Exploration - Tableau | {{ :informaticaumanistica:dj:2022-13_data_exploration_with_tableau.pdf |Slides}}{{ :informaticaumanistica:dj:globalterrorismdb_0221dist.xlsx |GTD}} | Andrea Marchetti | | 17.| Giovedì | 05.05.2022 | Esercitazione | {{ :informaticaumanistica:dj:esercizi_data_cleaning.zip |Esercizi}} {{ :informaticaumanistica:dj:esercizi_data_cleaning_soluzione.zip |Soluzioni}}| Angelica Lo Duca | | 18.| Lunedì | 09.05.2022 | Data Exploration - Tableau | {{ :informaticaumanistica:dj:2022-14_data_exploration_with_tableau_-_part_2.pdf |Slides}}{{ :informaticaumanistica:dj:gtd1993_0221dist.xlsx |GTD 1993}}{{ :informaticaumanistica:dj:populationbycoutrybyyear1960-2020.zip |Popolazione e Strutture ricettive}} | Andrea Marchetti | | 19.| Giovedì | 12.05.2022 | Data Visualization - D3 | {{ :informaticaumanistica:dj:15_introduction_to_d3_-_graphs_2022.pdf |Slides}} {{ :informaticaumanistica:dj:d3-charts.zip |Esercizi}}| Angelica Lo Duca | | 20.| Lunedì | 16.05.2022 | Data Visualization - Principi | {{ :informaticaumanistica:dj:2022-16_data_visualization_introduction.pdf |Slides}} | Andrea Marchetti | | 21.| Giovedì | 19.05.2022 | Data Visualization - Animazioni e Mappe Vettoriali in D3 | {{ :informaticaumanistica:dj:17_d3_transitions_interactions_and_maps_2022.pdf |Slides}} {{ :informaticaumanistica:dj:map.zip |Esercizi}}| Angelica Lo Duca | | 22.| Lunedì | 23.05.2022 | Data Visualization - Tile Map server: LeafLet | {{ :informaticaumanistica:dj:2022-18_tile_map_server_-_leaflet.pdf |Slides}} | Andrea Marchetti | | 23.| Giovedì | 26.05.2022 | Data Story Telling - From Data to wisdom | {{ :informaticaumanistica:dj:19_data_storytelling.pdf |Slides}}| Angelica Lo Duca | | 24.| Lunedì | 30.05.2022 | Data Writing | {{ :informaticaumanistica:dj:2021-22_datawriting.pdf |Slides}} | 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:20202021| Data Journalism 2020-2021]] [[informaticaumanistica:dj:20192020| Data Journalism 2019-2020]] [[informaticaumanistica:dj:20182019| Data Journalism 2018-2019]]