PCTO: Progetti


Seeds for Women Emancipation

Team

  • Serena Lumia
  • Fatima Zahra Moucouf
  • Elena Ugolini
  • Rebecca Pignotti

Tutor DSE-Unimi: Margherita Maroni

Puoi trovare il nostro progetto su GitHub oppure puoi cliccare sul bottone qui a fianco.

Quanta strada ancora c'è da fare prima che si raggiunga la totale parità dei sessi? Quante donne nel mondo subiscono violenza e accettano passivamente la ghettizzazione che spesso gli viene imposta? 
Quali sono i fattori che determinano l'emancipazione delle donne

Con il progetto Seeds for Women Emancipation abbiamo cercato di rispondere a queste domande. 

Abbiamo scaricato i dati da OECD Data e abbiamo selezionato delle variabili che potessero fornirci dei powerful insights. Dopo aver costruito un dataset con 9 indicatori per 119 paesi nel mondo, abbiamo disegnato un'analisi esplorativa per capire cosa rappresentasse ogni variabile. Successivamente, abbiamo fatto un'analisi bivariata guardando una matrice di correlazione e costruendo degli scatter plot con retta interpolante per le correlazioni più significative. 


Riscaldamento Globale

Team

  • Laura Tosi
  • Margherita Mori
  • Gloria Pagani
  • Manuel Begaj 
  • Lorenzo Poggi

Tutor DSE-Unimi Marzio De Corato

Puoi trovare il nostro progetto su GitHub oppure puoi cliccare il bottone qui a fianco.

L'analisi del cambiamento climatico, pur essendo una tematica che è stata affrontata in ambito scientifico da diversi decenni, sarà destinata ad avere un ruolo sempre maggiore nelle decisioni delle organizzazioni pubbliche e private. A questo proposito, chiunque voglia avvicinarsi in modo scientifico al tema deve possedere non solo una minima conoscenza delle leggi fisico-chimiche che soggiacciono al fenomeno, ma anche saper padroneggiare la statistica delle serie storiche. A ciò si deve aggiunge la capacità di lettura di report scientifici forniti dalla comunità scientifica. In quest'ottica l'esperienza didattica svolta è stata triplice: si sono forniti ai tirocinanti le nozioni fondamentali circa i gas serra, in secondo luogo si è insegnato loro a leggere un articolo scientifico; infine, partendo da quest'ultimo, ricavare i dati (e.g. NOAA) e svolgere delle analisi statistiche sulle serie temporali.


Freedom in the World

Team

  • Maria Spinazzè
  • Ionut Cenusa
  • Annamaria Rebecchi
  • Matteo Barbieri
  • Francesca Ferri

Tutor DSE-Unimi: Luca Donghi

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Libertà politiche, civili ed economiche! queste sono le tre classiche categorie in cui si dirama la libertà delle persone all'interno di uno stato. 

Anche in questo ambito l'analisi quantitativa può e deve svolgere un ruolo importante: qualunque cosa possa essere misurata con parametri oggettivi può essere indagata con gli strumenti della statistica!

L'obiettivo di questo progetto è quello di rappresentare graficamente tutti i paesi del mondo nello spazio delle libertà cercando di mostrare il maggior numero di informazioni. Questo è stato fatto dapprima utilizzando gli score già forniti dalle istituzioni da cui sono stati presi i dati, in un secondo momento con il Political Compass (classico strumento della scienza politica) e infine utilizzando la Principal Component Analysis.

Il progetto si conclude con la creazione di una nuova variabile che contiene il maggior numero di informazioni delle iniziali 37 variabili di libertà. Questa variabile ci permette di creare un ranking dei paesi del mondo dal più libero al meno libero.


Ambiente 

Team

  • Vincenzo Cortazzo
  • Leonardo Orsi
  • Luca Ronsivalle
  • Tommaso Passini

Tutor DSE-Unimi: Andrea Cutrera

Puoi trovare il nostro progetto su GitHub oppure puoi cliccare sul bottone qui a fianco,

Quali sono i paesi più inquinati dell'Unione Europea? Quali sono le caratteristiche dei paesi più inquinati? L'Europa sta perseguendo la sostenibilità ambientale?

Abbiamo provato a rispondere a queste domande cercando tra i dati ufficiali Eurostat. Dopo aver selezionato degli indicatori che potessero rappresentare una risposta ad ogni domanda abbiamo creato un dataset con 28 unità di osservazione (i nostri paesi europei) e 9 variabili: emissioni di CO_2, gas serra, tasso di riciclo al livello municipale, produzione energetica da fonti rinnovabili, Prodotto Interno Lordo pro capite, livello di educazione, popolazione, spesa pubblica e tassazione per la salvaguardia dell'ambiente.

Una volta creato il nostro set di dati abbiamo fatto un'analisi univariata e bivariata, cercando in particolare la correlazione tra le variabili.


Social Networks e Nuove Tecnologie

Team

  • Pintilie Alexandru
  • Farina Lorenzo
  • Quattrini Manuel
  • Bisagni Alessandro
  • Ostrvica Tarik

Tutor DSE-Unimi: Rocchetti Elisabetta

Puoi trovare il nostro progetto su GitHub oppure puoi cliccare sul bottone qui a fianco

Come sono cambiate le nostre vite dopo l'avvento dei Social Networks? Come hanno cambiato la nostra percezione di benessere?

Il lavoro da noi proposto ha l'obiettivo di rispondere a queste domande con tool e processi comunemente usati nella Data Science. 

Partendo dalle nostre domande, abbiamo cercato dei dati che potessero offrirci un piccolo specchio della realtà, grazie ai quali è stato possibile applicare metodi e tecniche statistiche che ci hanno portato a formulare delle risposte.

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