Laurea in Economia e commercio

Laboratorio di Data Visualization – 2020/21

Codice insegnamento
4S009611
Docente
Marco Minozzo
Coordinatore
Marco Minozzo
crediti
3
Altri corsi di studio in cui è offerto
Settore disciplinare
NN - -
Lingua di erogazione
Italiano
Periodo
non ancora assegnato

Obiettivi formativi

Il corso denominato "Laboratorio di Data Visualization" è un'attività (facoltativa) di tipologia f che permette l'assegnazione, tramite prova di accertamento finale, di 3 CFU. Le caratteristiche di questa attività sono le seguenti:

- L’attività è disponibile a tutti gli studenti dei CdL e CdLM della Scuola di Economia e Management ed è rivolta in particolare agli studenti del secondo e terzo anno dei CdL.

- Per quest’anno accademico, a seguito dell’emergenza COVID-19, l’attività sarà erogata telematicamente attraverso meeting Zoom. Il corso ha, indicativamente, 50 posti disponibili.

- L’attività sarà erogata nel primo semestre; è previsto un unico corso.

- Le richieste di partecipazione a tale attività verranno soddisfatte in base all’ordine cronologico di iscrizione. Avranno la precedenza gli studenti dei CdL rispetto a quelli dei CdLM. Per non perdere il proprio posto in graduatoria è necessario partecipare alla prima lezione del corso, oppure, in caso di impedimenti, comunicare la propria assenza al tutor tramite email. I posti degli assenti non giustificati verranno riallocati il primo giorno di lezione tra gli studenti presenti.

- La frequenza alle lezioni/esercitazioni è obbligatoria. Per poter accedere alla prova di accertamento del profitto che si terrà alla fine del corso è necessario aver frequentato almeno i 2/3 delle lezioni/esercitazioni.

- Sono previste complessivamente 18 ore di lezioni/esercitazioni (più 2 ore di accertamento finale).

Il calendario del corso sarà reso disponibile appena possibile.

Docente: da nominare


Apertura prenotazioni: 13 ottobre 2020
Chiusura prenotazioni: 18 ottobre 2020

La procedura di iscrizione si trova sulla piattaforma elearning (Moodle) del corso. Gli studenti senza credenziali informatiche di Ateneo (GIA) possono richiedere di essere iscritti mandando una email al docente. Tutti gli altri studenti devono obbligatoriamente utilizzare la procedura su Moodle. Si sottolinea che l’inserimento o meno, da parte dello studente, di questa attività nel piano di studio (libretto) non ha nessun effetto. Saranno le segreterie ad inserire l’attività nel curriculum dello studente in caso di esito positivo della prova finale.

Programma

Negli ultimi anni la Data Presentation si è imposta come uno degli skill più richiesto su LinkedIn. Allo stesso tempo, Tableau e Power BI si sono imposti come i software di riferimento per la visualizzazione dei dati nell’ambito del moderno data science. Oltre a fornire un ambiente intuitivo dove poter gestire, manipolare e visualizzare notevoli quantità di dati, questi software permette anche di interfacciarsi facilmente con R, Python e MATLAB per le analisi più complesse. Il programma del corso prevede alcune lezioni sulla Data Visualization e sul software Power BI:

- Basi di dati e tipi di dati;
- Selezione e analisi di dati con il software Excel;
- Gestione dei dati e struttura del dataset per Power BI;
- Introduzione alla Data Visualization;
- Funzionalità di Power BI e studio di un modello di data visualization;
- Implementazione di un modello di data visualization con una dashboard.

Testi di riferimento
Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
R. O. Ramos, J. Stirrup Advanced Analytics with R and Tableau Packt Publishing 2017 9781786460110
J. Steele, N. Iliinsky Beautiful Visualization O'Reilly Media, Inc. 2010 9781449379865
D. Clark Beginning Power BI: A Practical Guide to Self-Service Data Analytics with Excel 2016 and Power BI Desktop (Edizione 2) Apress 2017 9781484225769
A. Kirk Data Visualisation: A Handbook for Data Driven Design SAGE Publications 2016 9781473912137
T. Rahlf Data Visualisation with R: 100 Examples Springer 2017 9783319497501
A. Telea Data Visualization: Principles and Practice CRC Press 2015 9781466585263
R. Brath, D. Jonker Graph Analysis and Visualization: Discovering Business Opportunity in Linked Data Wiley 2015 9781118845844
R. Collie Power Pivot and Power BI: The Excel User's Guide to DAX, Power Query, Power BI & Power Pivot in Excel 2010-2016 (Edizione 2) Holy Macro! Books 2016 9781615470396
R. Sleeper Practical Tableau: 100 Tips, Tutorials, and Strategies from a Tableau Zen Master O'Reilly Media, Inc. 2018 9781491977316
A. Aspin Pro Power BI Desktop (Edizione 1) Apress 2016 9781484218044
A. Cairo The Functional Art: An Introduction to Information Graphics and Visualization (Voices That Matter) (Edizione 1) New Riders Pub. 2012
A. Cairo The Truthful Art: Data, Charts, and Maps for Communication New Riders Pub. 2016 9780321934079
E. R. Tufte The Visual Display of Quantitative Information (Edizione 2) Graphics Press, Cheshire, Connecticut 2001 9781930824133
Tableau Software Visual Analysis Best practices: Simple Techniques for Making Every Data Visualization Useful and Beautiful Tableau Software 2018

Modalità d'esame

Per poter accedere alla prova di accertamento del profitto che si terrà (in modalità telematica) alla fine del corso è necessario aver frequentato almeno i 2/3 delle lezioni/esercitazioni. La prova di accertamento del profitto consiste in una prova pratica e in un eventuale colloquio orale sull’utilizzo del software Power BI. La prova di accertamento del profitto è unica e non sarà possibile risostenerla in una seconda data.


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