Laboratorio operativo in cui verranno sperimentati processi redazionali concreti.
Cosa si intende per data journalism o, più in generale, per prodotti data driven; Quali sono le principali esperienze in Italia e all’estero; quali sono le competenze richieste e le prospettive professionali; presentazione Case-History su singole inchieste/report realizzati negli ultimi anni.
Partire da una buona domanda di ricerca - Cominciare a lavorare sui dati avendo ben chiaro preliminarmente qual è il nostro obiettivo. Anche se la base dati sulla quale lavorare è già a nostra disposizione. Esempi specifici.
Elenco di possibili fonti - Costruire un elenco di possibili fonti sulle quali cercare i dati che ci interessano.
I tipi di dati utilizzabili - Dati strutturati e dati non strutturati: qual è la differenza, e perché il nostro obiettivi è sempre riuscire ad ottenere dati strutturati. Il concetto (semplice) di dati machine readable.
Dati strutturati - Scaricare una tabella e comprenderne la formattazione. Una tabella può contenere vari tipi di dati: quali possono essere e perché è importante una formattazione accurata.
Dati non strutturati - Fare Scraping e strutturare i dati. Cos’è lo Scraping e a cosa serve. Un esempio pratico per passare da dati non strutturati a dati strutturati.
Pulire i dati - I nostri dati solo puliti? Una checklist di controlli fondamentali che ci permettono di fidarci dei nostri dati.
Analizzare i dati - Filtrare, Ordinare, Raggruppare: le analisi preliminari sui dati sono spesse quelle più utili. Come si fanno e perché possono esserci utili.
Visualizzare i dati - Concetti chiave e tool più diffusi. Quando usare un tipo di visualizzazione e perché. Le modalità di visualizzazione più diffuse e i tool principali attraverso il motore di ricerca della Dataninja School.
Usare un tool di visualizzazione - Visualizziamo i dati raccolti con un tool e creiamo il nostro primo grafico.
Attività di laboratorio pratico su una base dati condivisa.
Le attività previste sono:
1. Individuazione di fonti di dati e costruzione di un elenco di possibili fonti.
2. Comprensione dei dati individuati e analisi sulla formattazione.
3. Strutturazione e pulitura dei dati individuati.
4. Analisi dei dati e incrocio con altre fonti dati (es.: popolazione ed altre indicazioni territoriali).
I partecipanti dovranno creare una presentazione Power Point / Google Presentazioni secondo le indicazioni del docente, durante le ore di lezioni e di lavoro a casa, obbligatoria per il conseguimento dell'idoneità.
Visualizzazione dei dati e costruzione contenuto giornalistico.
Frequenza obbligatoria (modalità da concordare con il docente).