WORKSHOP For Data Scientist
per approfondire il sistema python e le tecnologie web

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Il data juornalism è una nuova modalità di fare giornalismo. Si caratterizza per l’accresciuto ruolo che i dati numerici svolgono nella produzione e diffusione delle informazioni. Si è sviluppato prevalentemente nel mondo anglosassone attraverso l’interazione tra i produttori di informazione (giornalisti) e molti altri settori come il design, l’informatica e la statistica. Il cambiamento in atto riguarda sia le fonti che le modalità di comunicare.

Oltre alle competenze tradizionali il Data Journalist deve avere competenze informatiche per il trattamento, analisi e visualizzazione dei dati. Questo corso si pone l'obiettivo di consentire al partecipante di conoscere e iniziare ad utilizzare le tecnologie necessarie.

Programma lezioni e workshop ForDataScientist Novembre - Dicembre 2016

Python Base

	Lunedì 14/11	Martedì 15/11	Mercoledì 16/11	Giovedì 17/11	Venerdì 18/11	Sabato 19/11
18.30-20.00	Il metodo ForDataScientist. Primi passi in python Mappa concettuale e sintassi. Keywords, simboli e stringhe alfhanumeriche. La narrazione di classi e oggetti. Variabili. Stringhe e relativi metodi. Numeri interi e numeri a virgola mobile. Numeri decimali.	Strutture di controllo e funzioni built-in Blocco If else. Oggetti iterable. Ciclo for. Ciclo While. Funzioni builtin.	Strutture dati di base Liste e dizionari e relativi metodi. Tuple e insiemi.	Funzioni Le funzioni in python. Parametri, argomenti posizionali e a parola chiave. Scope delle variabili. Moduli e librerie di funzioni.	Classi e oggetti Costruzione di una classe in python. Attributi e metodi. I metodi speciali (__init__, __str__, __repr__). Ereditarietà. Documentazione di Classi e metodi.
9.30-12.30						Esercitazioni pratiche: python base

Python Avanzato

	Lunedì 28/11	Martedì 29/11	Mercoledì 30/11	Giovedì 01/12	Venerdì 02/12	Sabato 03/12
18.30-20	Strutture dati in numpy e pandas Le strutture dati numpy: array, ndarray e matrix. Le struttura dati pandas: Index, Multindex, Series e DataFrame. Indexing and Selecting Data. Panel.	Pandas: metodi di Series e DataFrame I metodi delle classi Serie e DataFrame: map, merge, concat, groupby, apply. Stack e Unstack; Pivot e pivot_table.	Matplotlib: elementi di base Gui e linguaggi di programmazione. Libreria grafiche, primitive e macro. Parametri di configurazione. Colori rgb. Le principali classi del modulo patches: Arrow, Circle, Rectangle, Wedge, Ellipse, Polygon.	Matplotlib-Pyplot e Pandas-Plot Struttura di una figura con pyplot; Axes e axis. Grafici a linea, barre, torte, mappe; Esempi pratici. Il metodo plot di pandas.	Reportlab Posizionamento di un contenuto in uno spazio. La classe Canvas. Template e Contenuti. Template multipli. La classe Flowable. Tabelle; Stili standard e personali.
9.30-13.30						Esercitazioni pratiche: pandas e matplotlib

Tecnologie Web Base

	Lunedì 07/11	Martedì 08/11	Mercoledì 09/11	Giovedì 10/11	Venerdì 11/11	Sabato 12/11
18.30-20	Una visione d'insieme delle tecnologie WEB Ruolo di HTML, CSS e Javascript. Componenti statiche e dinamiche. Browser e Document Object Model.	HTML Tag HTML, attributi e contenuti. Elementi inline e block. Box model. Immagini e link.	CSS e selettori Regole di stile. Selettori. Font e colori. Posizione assoluta e relativa.	SVG Immagini raster e immagini vettoriali. Elementi base svg. Stili svg.	SVG Javascript (Node.js): Elementi di base Variabili, Stringhe, Numeri, Liste. Blocco if; Ciclo For. Ciclo While.
9.30-12.30						Esercitazioni pratiche: HTML, CSS, SVG Node.js

Tecnologie Web Avanzato

	Lunedì 21/11	Martedì 22/11	Mercoledì 23/11	Giovedì 24/11	Venerdì 25/11	Sabato 26/11
18.30-20	Javascript (Node.js): funzioni Costruzioni delle funzioni. Scope delle variabili. Funzioni closure.	Javascript (Node.js): oggetti Costruzione di un oggetto tramite: annotazione letterale, costruttore object, function. La parola chiave this. Prototipo di oggetti. Sintassi a catena.	La libreria Jquery Sintassi di base.Metodi Jquery per la gestione di effetti. Metodi Jquery per la modificazione HTML. Metodo Load.	D3js: Binding data e callback Sintassi di base di d3js. Tecnica di binding data. File json. Metodo d3.json e funzione callback.	D3js: Layouts e Sviluppo di un grafico interattivo Force Layout. Sviluppo di un grafico interattivo passo dopo passo.
9.30-13.30						Esercitazioni pratiche: utilizzo librerie Jquery e d3js