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Laboratorio: Data visualization

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Laboratory: Data visualization

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Anno accademico 2018/2019

Codice dell'attività didattica
ECM0111
Docente
Alessandra Durio (Titolare del corso)
Corso di studi
Laurea in Economia e Statistica per le Organizzazioni - a Torino [0402L31]
Anno
1° anno 2° anno 3° anno
Tipologia
Altre attività
Crediti/Valenza
2
SSD dell'attività didattica
NN/00 - nessun settore scientifico
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Consigliata/Recommended
Tipologia d'esame
Orale
Prerequisiti
Propedeutico a
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Sommario insegnamento

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Obiettivi formativi

L'obiettivo formativo generale è quello di sviluppare il pensiero critico attraverso attività che pongono lo studente nella situazione di dover sviluppare delle soluzioni concrete. In particolare questo laboratorio insegna a creare grafici statistici interattivi per l'analisi di grandi moli di dati.

The main aim is to develop critical thinking through activities that put students in the position of having to develop concrete solutions. In particular, this lab teaches how to create interactive statistical graphics for analysis of real large data sets.


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Risultati dell'apprendimento attesi

Gli studenti acquisiranno le competenze necessarie alla creazione di pagine web tipo quelle elencate in questa pagina: Esempi

https://appalex.shinyapps.io/visite2/

Disponendo di un dataset di grandi dimensioni gli studenti saranno in grado di:

-       individuare quali rappresentazioni grafiche sono le più idonee per rispondere alla domanda di ricerca posta

-       organizzare i dati in modo da poter creare con il software R i grafici

-       determinare quali parametrizzazioni attuare per poter rendere interattivi i grafici

-       creare l'applicazione per il web con il pacchetto Shiny e renderla pubblica.


Students will gain the necessary skills  for the creation of web pages like this: Esempi

https://appalex.shinyapps.io/visite2/

The students will be able to:
- identify which plots are the most suitable
- organize data to create graphics with R software
- determining which parameterizations implement to make interactive graphis
- Create the web application for with Shiny package and make it public


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Modalità di insegnamento

Le lezioni della prima parte del programma saranno tenute in laboratorio informatico in modo che gli studenti possano applicare gli argomenti introdotti su semplici esempi  di base. Successivamente gli studenti saranno seguiti dal docente con incontri programmati in base alle esigenze specifiche del gruppo di lavoro.


The lessons of the first part of the program will be held in the computer lab so that students can apply the topics introduced on the basis of simple examples. Next, students will be supervised by the teacher with meetings planned according to the specific needs of the workgroup.


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Modalità di verifica dell'apprendimento

Gli studenti dovranno produrre una applicazione web di data visualization per l'analisi di un consistente dataset  reale. Gli studenti dovranno consegnare al docente la versione definitiva prima della sessione estiva degli esami del Corso di laurea. Ciascun gruppo presenterà il lavoro ai docenti del Corso e ai propri colleghi in un'unica giornata all'inizio dell'anno successivo del Corso di laurea. Al termine della presentazione, il docente rilascerà agli studenti un attestato che, tenuto conto sia dell'elaborato prodotto, sia della presentazione pubblica dello stesso, confermi il conseguimento dei risultati attesi dell'apprendimento.


The students will produce a data visualization web application for analysis of a large real dataset. Students must submit to the teacher the final version of their work before the summer session of examinations.

Each group will present the work to the teachers and students of the course in one day at the beginning of the following year of the degree course. After the presentation, teacher will provide students with a certificate confirming (based upon both the work and the presentation) the achievement of expected learning objectives.


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Programma

Il corso è suddiviso in una prima parte di lezioni frontali che tratteranno dei seguenti argomenti

-       Introduzione alla visualizzazione dei dati, dalle origini (es. E.R.Tufte)  al web (es.  peoplemovin )

-       Le rappresentazioni grafiche di tipo statistico

-       I grafici con R e con il pacchetto ggplot

-       Il concetto di grafico interattivo

-       Il pacchetto Shiny per le applicazioni web interattive

e una seconda parte durante la quale gli studenti lavoreranno in piccoli gruppi alla creazione di applicazioni web utilizzando dataset reali.


The course is divided into a first part of lectures that will cover the following topics

-       Introduction to the data visualization, from its origins (eg. . E.R.Tufte) to the web (eg. peoplemovin)
- The statistical graphical representations
- The graphics with R and with the package ggplot
- The concept of interactive plot
- The Shiny package for interactive web applications

 and a second part during which students will work in small groups to create web applications using real datasets.


Testi consigliati e bibliografia

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 Letture consigliate e siti di riferimento:

-Edward R Tufte, 2003 [2001, 1983], The Visual Display of Quantitative Information (2nd ed.), Graphics Press, Chesire Connecticut

- Hadley Wickham, 2016 [2009], ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (Use R!) (2nd ed.), Springer, New York

- ggplot2 a plotting system for R: http://docs.ggplot2.org/current/

- Shiny by Rstudio; A web application framework for R: http://shiny.rstudio.com/articles/


Suggested readings

-Edward R Tufte, 2003 [2001, 1983], The Visual Display of Quantitative Information (2nd ed.), Graphics Press, Chesire Connecticut

- Hadley Wickham, 2016 [2009], ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (Use R!) (2nd ed.), Springer, New York

- ggplot2 a plotting system for R: http://docs.ggplot2.org/current/

- Shiny by Rstudio; A web application framework for R: http://shiny.rstudio.com/articles/




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Ultimo aggiornamento: 17/01/2019 15:25
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