Obiettivo del laboratorio

Perché è nuovo

Il laboratorio permette di innovare la didattica di tutte le discipline curricolari, che potranno essere affrontate attraverso la raccolta, osservazione e analisi di dati. Si esploreranno l’economia e finanza, le digital humanities (come arti visive e letteratura), e la sostenibilità.Il percorso formativo è challenge-based learning e project-based learning, ossia culmina nella realizzazione, da parte delle classi, di un “prodotto finale” concreto e tangibile.  Le challenge e i progetti saranno basati su temi e dati reali, anche in collaborazione con aziende partner, che mettono a disposizione dati ed esperienze specifiche del proprio settore economico. Le ore spese nel project work in team possono essere riconosciute come PCTO.

L'ambiente proposto

L’ecosistema di lavoro della Data Science è principalmente digitale. Per questo, la dotazione fisica del laboratorio è funzionale ad accedere allo spazio di lavoro digitale (specialmente online), nonché a svolgere rilevazioni nel mondo reale (per raccogliere dati da caricare poi online), e a traslare i “prodotti finiti” nello spazio visivo reale.  Il Lab è stato declinato lungo traiettorie didattiche strategiche secondo ambiti di applicazione scelti per dare una copertura massima, sia a livello curricolare che dell’orientamento universitario o lavorativo:  Modulo base/trasversale per un approccio iniziale alla data science con l’introduzione di tutti gli elementi fondamentali per entrare nel mondo dei Dati, della loro raccolta, analisi, modellazione, visualizzazione e del loro utilizzo applicativo, del Machine Learning e dell’Intelligenza Artificiale; Modulo IoT & Sustainability per approfondire il ciclo di vita dei dati partendo dall’acquisizione di misure grezze attraverso strumenti IoT e sensori direttamente dall’ambiente che ci circonda (con possibilità di sviluppare applicazioni in ogni settore);  Modulo Computer vision lab per imparare a ricavare informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi;  Modulo Natural Language Processing and Semantic Technology per approfondire le tecniche e gli strumenti di elaborazione delle informazioni contenute nella lingua sia parlata sia scritta.