La disponibilità di tecniche digitali e sensori a basso costo che sempre di più saranno presenti nelle nostre città fornisce dati ad alta definizione e su scale spazio-temporali senza precedenti. Le "città intelligenti" si propongono di utilizzare questi dati per integrare la tecnologia dell'informazione e della comunicazione (TIC), l'Internet delle cose (IoT) e la partecipazione dei cittadini per gestire e utilizzare efficacemente le infrastrutture e i servizi della città. Il "Data Science" è un campo interdisciplinare di metodi, processi, algoritmi e approcci scientifici per estrarre conoscenza dai dati in varie forme e può supportare la comprensione delle attuali dinamiche delle città nonché i processi di decisione volti a migliorare diversi aspetti della vita nella città (as esempio nei campi di trasporti, salute, sostenibilità). Questo corso introdurrà tecniche che consentono l'analisi di dati su larga scala (es. dati veicolari GPS, immagini satellitari, dati dei social media, dati provenienti da smartphone, dati raccolti mediante crowdsourcing , ecc.) che riguardano le reti urbane nonché l'inferenza, la previsione e l'uso per il supporto alla decisione. Verranno presentate le basi dei metodi di data science per analizzare set di dati e la loro applicazione ai problemi delle smart-city. Prevalentemente si impiegheranno il linguaggio R e l'ambiente R Studio, nonché l'ambiente Exploratory (https://exploratory.io/), per dimostrare l'applicazione di ciascun metodo sui dataset disponibili. Al termine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze e strumenti per:
- Classificare i diversi tipi di dati relativi alle città;
- Essere in grado di selezionare ed eseguire visualizzazioni appropriate in base ai dati e utilizzarli per presentare chiaramente i propri dati e risultati;
- Identificare lo/gli strumento/i strumento di data science appropriati per varie applicazioni di smart city;
- Applicare varie tecniche di data mining e machine learning;
- Interpretare i risultati degli strumenti di analisi e stabilire collegamenti con l'elaborazione delle politiche in relazione alle applicazioni delle città intelligenti;
- Essere in grado di lavorare con una gamma di set di dati non spaziali, spaziali e temporali, per la loro applicazione a una gamma di diversi sistemi urbani;
- Sentirsi a proprio agio nell'operare su diversi domini urbani e set di dati;
- Acquisire fiducia nella comunicazione e nella presentazione dei risultati attraverso metodi scritti, orali e visivi.