L’obiettivo formativo del corso è quello di fornire agli studenti i metodi e gli strumenti di analisi dei dati (data analytics) fondamentali per poter efficacemente affrontare le sfide dell’economia digitale relative all’ambiente e al patrimonio culturale.
Verranno in particolare affrontate le tematiche riportate più sotto, prediligendo una modalità hands-on in cui gli studenti siano chiamati a mettere immediatamente alla prova le competenze acquisite sviluppando un progetto relativo a tematiche ambientali e al patrimonio culturale. Il corso si divide in 4 moduli.
1- Pianificazione del progetto di data analytics. Descrivere i passaggi coinvolti in un progetto di analisi dei dati e le considerazioni necessarie per renderlo efficace nel fornire informazioni.
2- Reperimento, estrazione e pre-trattamento dei dati. Acquisire competenze sulla struttura dei dati e sugli strumenti da utilizzare per estrarre e pre-trattare i dati (tecniche gap-filling, analisi preliminare del campione, individuazione di eventuali non-stazionarietà, individuazione di potenziali outliers, etc.).
3- Analisi dei dati. Progettare ed eseguire analisi dei dati applicando gli strumenti conoscitivi acquisiti nei corsi di statistics and econometrics. In particolare, il progetto sarà caratterizzato da una applicazione step-by-step di un processo di inferenza statistica mirato alla rappresentazione probabilistica di una variabile ambientale, e dall’applicazione di strumenti di analisi multivariata a variabili rilevanti per il patrimonio culturale.
4- Visualizzazione dei risultati: strumenti di visualizzazione per migliorare la comprensione e la presentazione dei risultati ottenuti e modalità di presentazione dei risultati.

The learning objective of the course is to provide students with the methods and tools of data analytics, which are fundamental in order to effectively address the challenges of the digital economy related to the environment and cultural heritage.
In particular, the topics below will be addressed, with a preference for a hands-on mode in which students are asked to immediately put their acquired skills to the test by developing one project related to environmental issues and cultural heritage. The course is structured as follows.
1-Data analytics project planning. The aim is to detail the steps of a data analytics project and the subsequent considerations for information processing.
2-Data retrieval, extraction and pre-processing. The aim is to gain expertise on data structure and the tools to be used to extract and pre-process data (gap-filling techniques, preliminary sample analysis, identification of non-stationarity, identification of potential outliers, etc.).
3-Data analysis. The aim is to design and perform data analysis by applying the tools acquired in the statistics and econometrics courses. In particular, the project features a step-by-step application of a statistical inference process aimed at the probabilistic representation of an environmental variable, as well as multivariate analysis tools to variables relevant to cultural heritage.
4-Visualization of results: use of visualization tools to improve the understanding and presentation of the results obtained, also considering different approaches.