Nessuno
Lo studente imparerà i concetti fondamentali in informatica su cui si basano i Big Data.
Lo studente si familiarizzerà con le linee guida per costruire corrispondenze tra i modelli computazionali dell'informatica e la realtà urbanistica e non descritta in termini geografici e demografici.
Lo studente approfondirà le problematiche che emergono dal divario tra la computazione e determinismo informatici e la complessità delle realtà sociali e geopolitiche.
Big Data: definizioni fondamentali e connessioni con scienze computazionali sociali.
La relazione tra Big Data e i luoghi e le persone e l’impatto sulla metodologia.
Applicazioni empiriche dei Big Data.
Problematiche dei Big Data: privacy, esclusione, globalizzazione.
Principi di visualizzazione dei dati.
20 ore lezione frontale
10 ore progetto
Prova scritta consistente in due parti.
Parte A: questionario con 20 domande a risposta multipla (1 punto a domanda, max 20 punti)
Parte B:
2 domande aperte (5 punti a domanda, max 10 punti).
Per passare l'esame è necessario prendere un minimo di 10 punti nella parte A.
Se è presente un progetto dello studente, possono essere conferiti punti extra (da 0 a 10).
Si conferisce la lode a punteggi uguali o superiori a 32.
Per comunicare con il docente: mario.verdicchio@unibg.it
Uno dei libri di testo è in inglese ma per le lezioni basate su tale testo saranno fornite dispense in italiano.
Tutte le informazioni e il materiale integrativo saranno forniti a partire dall'inizio del semestre di riferimento su Microsoft Teams
None
Students will learn fundamental concepts from computer science that support Big Data.
Students will familiarise with guidelines to build correspondences between computational models from computer science and urban and non-urban environments described in geographic and demographic terms.
Students will investigate the issues emerging from the gap between computationalism and determinism in computer science and the complexity of social and geopolitical aspects of reality.
Big Data: foundations and definitions and connections with social sciences.
Big Data and their relation with peoples and places and their impact on methodology.
Empirical applications of Big Data.
Big Data issues: privacy, exclusion, globalisation.
Data Visualisation: principles.
20 hours classroom lectures
10 project hours
Written test comprised of two parts.
Part A: multiple choice questionnaire with 20 questions (1 point per correct answer, max 20 points).
Part B: 2 open questions (5 points per correct answer, max 10 points).
To pass the test the student must obtain at least 10 points in part A.
If a student project is available extra points may be given (0-10 points).
Honours given to total scores equale or greater than 32.
Lecturer's email: mario.verdicchio@unibg.it
The website of the course (with information and reading material) will be available at the beginning of the course's semester on Microsoft Teams