DATA, INFORMATION AND SOCIETY 1: INTRODUCTION TO CODING

Anno accademico
2022/2023 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
INTRODUCTION TO CODING
Codice insegnamento
ECC082 (AF:435050 AR:239823)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6
Livello laurea
Corso Ordinario Primo Livello
Settore scientifico disciplinare
INF/01
Periodo
I Semestre
Anno corso
1
Sede
VENEZIA
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
Il corso illustrerà il linguaggio di programmazione R a partire da un livello base, applicandolo a dati relativi alle Digital Humanities e, in particolare, al mondo della cultura, della sociologia e dell’antropologia. Durante il corso verranno introdotti i vari passi da seguire per portare avanti un’analisi di dati, a seconda che questi siano numerici, testuali, o grafici. Gli aspetti teorici riguardanti il funzionamento degli strumenti di analisi verranno illustrati e poi applicati attraverso l’uso del linguaggio R. Il corso evidenzierà quindi come, dal punto di vista pratico, la programmazione possa essere utilizzata negli studi umanistici e nelle scienze sociali.
Gli studenti saranno in grado di utilizzare il linguaggio R per analizzare criticamente dati relativi a temi propri degli studi umanistici e delle scienze sociali, quali testi, immagini, e valori numerici. Utilizzando lo stesso linguaggio, gli studenti saranno in grado di creare report che illustrino l’analisi e i relativi risultati.
Non sono richiesti prerequisiti.
- Introduzione agli algoritmi
- Introduzione all' analisi di dati
- Principali tipi di vettori
- Liste
- Data.frame, funzioni, data import e export
- Cicli ed iterazioni
- data.table e merging
- Data visualization
- Una analisi di dati illustrativa
- Reportistica e presentazioni con RMarkdown
- Dati geospaziali (mappe)
Letture varie proposte durante il corso, sulla piattaforma Moodle

Altri testi (facoltativi):
H. Wickham e G. Grolemund, “R for data science”, O’Reilly Media, 2016 (https://r4ds.had.co.nz )
C. Chapman e E. McDonnell Feit, “R for Marketing Research and Analytics”, Springer, 2015
T. Arnold e L. Tilton, “Humanities data in R. Exploring networks, geospatial data, images, and text” Springer, 2015
La verifica dell’apprendimento consiste in una prova a metà corso (20% della valutazione finale) e nello sviluppo di un progetto in R da presentare alla fine del corso (70%). Il rimanente 10% del voto dipenderà dalla partecipazione in classe ed i compiti a casa.
Il corso consisterà in lezioni frontali in cui verrà spiegato il funzionamento del linguaggio di programmazione e in cui verranno discussi con gli studenti il suo utilizzo e le sue applicazioni.
scritto e orale
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 28/09/2022