ADVANCED DIGITAL TECHNOLOGIES FOR E-TOURISM

Anno accademico
2024/2025 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
ADVANCED DIGITAL TECHNOLOGIES FOR E-TOURISM
Codice insegnamento
CT9001 (AF:451471 AR:256135)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6
Livello laurea
Laurea
Settore scientifico disciplinare
INF/01
Periodo
3° Periodo
Anno corso
2
Sede
VENEZIA
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
L'insegnamento si inquadra nell'area delle tecnologie ICT. Specificatamente, l'area mira a fornire allo studente conoscenza e comprensione sulle principali tecnologie informatiche alla base della digitalizzazione dei processi di gestione del settore dell'ospitalità, incluso l'uso dei social media, dei sistemi online per le prenotazioni e la vendita di offerte di ospitalità.
Lo studente acquisirà le skill necessarie per:
- padroneggiare argomenti avanzati di informatica e ICT
- applicare ICT e tecniche di analytics nel settore turistico
- acquisire conoscenza di database e data-warehouses per il management di dati turistici
- acquisire conoscenza avanzata di tool ITC

L'insegnamento si inquadra nell'area delle tecnologie ICT. Specificatamente, l'area mira a fornire allo studente conoscenza e comprensione sulle principali tecnologie informatiche alla base della digitalizzazione dei processi di gestione del settore dell'ospitalità, incluso l'uso delle tecnologie più moderne basate su AR/VR, blockchain, e Intelligenza Artificiale.

1) Conoscenza e comprensione: gli studenti svilupperanno conoscenza e comprensione delle principali tecnologie informatiche alla base della digitalizzazione dei processi di gestione del settore dell'ospitalità; dei sistemi per la gestione della clientela, anche attraverso l'utilizzo dei social media, e dei sistemi online per le prenotazioni e la vendita di offerte di ospitalità.

2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione: capacità di applicare metodi algoritmici e quantitativi per analizzare dati aziendali e dati raccolti dai social media.

3) Capacità di giudizio: capacità di scegliere lo strumento di analisi più adeguato al problema dato e di valutarne la qualità.

4) Abilità comunicative: saper esporre in maniera chiara e corretta i risultati sperimentali di una analisi comparativa tra differenti strumenti di analisi.

5) Capacità di apprendimento: saper utilizzare in autonomia nuove tecniche e strumenti.
Conoscenza di Python e SQL.
Algoritmi su grafi e distribuiti
Blockchain, cryptocurrencies
Artificial Intelligence e apprendimento automatico
Internet of Things
Augmented, virtual, and mixed reality
Robots nel settore ospitalità
API e interfacce REST
Applicazioni e piattaforme per e-Tourism
Slide e materiale vario disponibili sulla piattaforma di e-learning.
I learning outcomes sono verificati per mezzo di un esame scritto e la discussione di un progetto.

L'esame scritto consiste in un insieme di domande sugli argomenti del corso, e serve a verificare i learning outcomes 1, 2 e 3.

Il progetto richiede di implementare un algoritmo per analizzare un dataset. Gli studenti devono motivare l'implementazione in un report, che verrà discusso con il docente. Il progetto serve a valutare il raggiungimento dei learning outcomes 3, 4 e 5.

Il voto finale è calcolato sulla base dell'esame scritto (70%) e della presentazione del progetto (30%).
Lezioni frontali, seminari, e laboratorio
Inglese
scritto
Il programma è ancora provvisorio e potrà subire modifiche.
Data ultima modifica programma: 01/04/2024