Virtual #Meetup #Aperitech XstreamData
** Vi aspettiamo il 26 MAGGIO al nuovo appuntamento ONLINE **
Il tema che approfondiremo questo mese sarà la DATA VISUALIZATION
La Data Visualization si applica in tutti quei contesti in cui occorre elaborare volumi enormi di dati perchè la capacità di elaborazione dell'essere umano è limitata ed è dimostrato che è più semplice individuare relazioni ed estrarre informazioni da rappresentazioni visuali dei dati.
Agenda
17:00 – 17:10 Welcome & Intro
17:10 – 17:30 Anatomia di una Visualizzazione Efficace
17.30 – 17:50 Data Visualization: 6 strumenti da ricordare e 3 trappole in cui non cadere
17.50 – 18:10 Principi Cognitivi e Data Visualization
18:10 – 18.30 Un esempio di Data Storytelling: Eni Data Lab
18: 30 – 19:00 Q&A e Networking finale
Spazio al networking, sostenuti da contributi importanti!!
==> Anatomia di una Visualizzazione Efficace
Con Salvo Rinzivillo discuteremo degli elementi che compongono una rappresentazione visuale di dati e modelli, per identificare quali sono le variabili visuali, le tecniche e gli strumenti più appropriati per diverse tipologie di dati. In particolare, esploreremo modalità di visualizzazione di dati strutturati e non strutturati, discutendo alcuni casi di studio su dati gerarchici, network, geografia e mobilità.
@Salvo Rinzivillo è un ricercatore del Consiglio Nazionale delle Ricerche. È coordinatore del gruppo di Visual Analytics presso il laboratorio KDD (knowldge Discovery e Data Mining) presso l’Istituto di Scienza e Tecnologie dell’Informazione a Pisa. È docente di un corso di Visual Analytics presso l’Università di Pisa e di un corso su Data Visualization e Visual Analytics presso il Master di secondo livello su Big Data dell’Università di Pisa.
==> Data Visualization: 6 strumenti da ricordare e 3 trappole in cui non cadere
Con Matteo Zanotto, in questo breve talk, parleremo di come la visualizzazione dei dati sia fondamentale in ogni progetto di Data Science. Vedremo come cambiano le esigenze di un Data Scientist durante le diverse fasi di un progetto e introdurremo strumenti open source che possono essere utilizzati a supporto. Chiuderemo con una checklist per evitare errori comuni che spesso vengono sottovalutati ma possono trasformare una visualizzazione in una sorgente di errori interpretativi.
@MatteoZanotto è laureato in ingegneria gestionale (Politecnico di Milano), ha un master in intelligenza artificiale (University of Edinburgh) e un dottorato in Machine Learning e Computer Vision (Istituto Italiano di Tecnologia). Nel 2016 ha lasciato il mondo della ricerca e da allora si occupa di consulenza, formazione e coaching in ambito AI, Data Strategy e Data Literacy.
==> Principi Cognitivi e Data Visualization
@FrancescoGallucci è docente del Politecnico di Milano, Vicepresidente e Direttore Scientifico di Ainem(Associazione Italiana Neuromarketing)
==> Un esempio di DataStorytelling : Eni DataLab
La nostra esperienza con il Datalab a partire dell'esplorazione, analisi e presentazione di dati legati a la comunicazione in una prima fase, fino a diventare un hub di produzione di contenuti di data journalism.
@Martina Provera, laureata in corporate communication e brand management in IULM, ha lavorato come account di media relations in agenzia di comunicazione. Dal 2017 fa parte del Datalab di Eni come data specialist.
@Aura Parra, laureata in ricerca dell’opinione pubblica all’Unimi ha lavorato come digital strategist e data analyst per agenzie specializzate nel pharma e dal 2019 fa parte del team del DataLab di Eni come consulente di TBWA.
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