Data Science con Python
Durata: 10 ore
Target: Scuola secondaria di secondo grado (indirizzi tecnico-scientifici)
Materiali da richiedere alla scuola: PC con Python installato, ambiente Jupyter Notebook, librerie Pandas, Numpy e Matplotlib già configurate, connessione internet
Requisiti partecipanti: conoscenze di base di programmazione in Python (es. modulo Coding in Python)
Abstract: Introdurre gli studenti alla data science utilizzando Python, uno dei linguaggi più diffusi in ambito industriale e scientifico. Durante il percorso i ragazzi imparano a lavorare con dati reali, affrontando le fasi principali della disciplina: acquisizione, pulizia, analisi, visualizzazione. Attraverso tutorial guidati e progetti pratici, sviluppano competenze utili per comprendere e interpretare dataset provenienti da contesti diversi (scienze, territorio, spazio, turismo). Le attività seguono un approccio passo-passo per superare eventuali difficoltà e garantire risultati concreti.
Attività per lezione
1. Visualizzare i dati
Introduzione all’ambiente Jupyter Notebook e alle librerie fondamentali della data science. Gli studenti imparano a leggere dataset semplici e a rappresentarli graficamente con Matplotlib, producendo grafici di base come istogrammi e diagrammi a linee.
2. Dove sciare?
Analisi di un dataset reale sulle sciovie del Trentino. Gli studenti imparano a leggere file CSV, a interpretare dati testuali e a estrarre informazioni utili per rispondere a domande concrete, come la localizzazione o la distribuzione degli impianti.
3. Cosa succede sulla Stazione Spaziale Internazionale?
Introduzione alla libreria Pandas per l’analisi di dataset più complessi. Gli studenti lavorano su dati riguardanti la ISS, imparando a manipolare tabelle, filtrare informazioni e calcolare statistiche descrittive.
4. Che servizi offrono gli agritur?
Analisi di dati georeferenziati del Trentino integrati con OpenStreetMap e API di geocoding. Gli studenti esplorano come combinare più fonti di dati per ottenere nuove informazioni, imparando a gestire dati territoriali e tabelle CSV arricchite.
5. Eventi del Trentino
Gli studenti imparano le basi dello web scraping per estrarre dati da pagine HTML semi-strutturate. Applicano le competenze acquisite per analizzare gli eventi turistici del sito visittrentino, producendo un dataset originale e visualizzando i risultati.