96801 - LANGUAGE LABORATORY: COMMUNICATION OF STATISTICS AND DATA BUSINESS ANALYTICS

Anno Accademico 2021/2022

  • Docente: Alice Corona
  • Crediti formativi: 6
  • Lingua di insegnamento: Inglese
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
  • Campus: Bologna
  • Corso: Laurea Magistrale in Statistica, economia e impresa (cod. 8876)

Conoscenze e abilità da conseguire

At the end of the course the student is able to speak, write and understand English in a Business setting. In particular the student will - learn to use English more efficiently; - improve their communication skills; - Learn How to Tell Powerful Stories With Data

Contenuti

Il corso copre le principali competenze legate alla comunicazione dei dati, quali:

  • Progettazione di un prodotto comunicativo con i dati, dal reperimento e interpretazione dei dati alla loro rappresentazione grafica.
  • Realizzazione di visualizzazioni dati e dashboard attraverso i principali tool disponibili.

Per entrambi i punti è prevista la presenza di componenti pratiche, per approfondire i tool di visualizzazione dati o per favorire un processo di progettazione creativa.

Nell'approfondire queste due competenze principali, verranno toccate tematiche a esse trasversali, quali:

  • Valutare accessibilità e inclusività dei prodotti comunicativi con i dati.
  • Elementi di visual e info design
  • Progettare sulla base del proprio pubblico.
  • Percezione e bias, e la loro influenza nella comunicazione dei dati.
  • Esercizi di creatività nella rappresentazione dei dati.
  • Focus su mappe e dati geo.
  • Approcciarsi alla visualizzazione dati con spirito critico, migliorando efficienza e chiarezza dei propri prodotti comunicativi.

Per gli studenti non frequentati:

Contattare la docente per concordare un programma alternativo, in particolar modo nell'ottica di compensare le esercitazioni pratiche che saranno svolte in classe dagli studenti frequentanti.

Testi/Bibliografia

Si consiglia la lettura dei seguenti volumi per approfondire gli argomenti trattati in classe.

Cairo, A. (2020). How charts lie: Getting smarter about visual information. New York, NY: WW Norton.

D’Ignazio, C., & Klein, L. F. (2020). Data Feminism. London, England: MIT Press.

Knaflic, C. N. (2015). Storytelling with data: A data visualization guide for business professionals (C. N. Knaflic, Ed.). Nashville, TN: John Wiley & Sons.

Strunk, W. I. (1999). The elements of style (4th ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson

Metodi didattici

  • Lezioni frontali
  • Esercitazioni pratiche in aula, con carta e penna
  • Esercitazioni pratiche in aula, con tool online
  • Collaborative learning

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Esame scritto per la verifica dell' idoneità. Oggetto di valutazione saranno i contenuti del corso, descritti in questa pagina.

Per gli studenti non frequentati:

Sarà richiesta anche la consegna delle esercitazioni pratiche che saranno svolte in classe dagli studenti frequentanti, o di esercitazioni alternative compatibili negli obiettivi.

Strumenti a supporto della didattica

Computer; slide del corso che rimarranno disponibili.

 

Il corso incentiva l'uso di strumenti open source, ma sarà comunque richiesta la creazione di un profilo, gratuito, per poter usufruire di alcuni dei tool dimostrati in classe. Qualora emergano incompatibilità per questioni di privacy, si prega di contattare la docente.

Il corso predilige tool da usare online, per evitare problemi di installazione di software.

Studentesse e studenti con disabilità che possono avere un impatto nell'utilizzo del computer possono contattare la docente per concordarsi su come assicurare una buona fruizione dei contenuti didattici.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Alice Corona

SDGs

Istruzione di qualità Parità di genere Imprese innovazione e infrastrutture Ridurre le disuguaglianze

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.