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opendata eurobarometer: siamo alla edizione 4 (Italia al 20esimo posto)

By  Fabio | Sabato, 03/06/2017 8:15

Con un puntegio di 55.93 l'Italia si posiziona al 20 esimo posto nella quarta edizione dell'opendata Eurobarometer, guarda questo documento: opendatabarometer.org/doc/4thEdition/ODB.. (speriamo il link al pdf resti attivo per molti anni).

Sul podio troviamo al terzo posto la Francia (complimenti ai cugini d'oltralpe), secondo posto per il Canada e al primo posto troviamo il Regno Unito. Altra cosa interessante da osservare è che il "gigante" degli Stati Uniti si classica al quarto posto.

Italia al 20esimo posto. Fanno meglio del Belpaese Paesi come Uruguay, Mexico, Spagna e Brasile (vedi l'immagine in allegato per una anteprima della classifica).

Il rapporto passa poi a fornire delle interessanti raccomandazioni per i governi (verranno prese in considerazione?).

Succo del rapporto (che tiene in considerazione 115 Governi): sono stati fatti dei passi avanti ma c'è molto, moltissimo da fare per raggiungere un livello di apertura dei dati soddisfacente.

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By Bartolo Frame | Domenica, 2017-06-04 21:02:47

 Secondo me l'Italia è sulla buona strada. Pur non essendo un fan sfegatato degli ultimi anni di politica italiana devo ammettere che c'è un bel movimento (merito forse delle persone della PA invece che dei dirigenti politici? Non sta a me dirlo ma ripeto, qualcosa si sta muovendo).

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Anche nella Polizia Scientifica vengono analizzati i dati (e molto dettagliatamente)

By  Fabio | Mercoledì, 31/05/2017 18:28

In questo interessante TedX si parla di come l'innovazione sia entrata anche nella Polizia. La Polizia Scientifica ha saputo rinnovarsi ed iniziare un processo di innovazione molto profondo ed efficace. Questo è il link al talk su youtube: www.youtube.com/watch?v=mD6veu7XnU8

Si intuisce nel talk che molti passi avanti sono stati fatti nel campo dell'analisi dei dati portando esempi riguardanti l'individuazione della posizione dei malfattori grazie alle celle e ai tabulati dei callulari, oppure, caso molto interessante, grazie al "database balistico" una sorta di mega-anagrafe balistica sulle armi. Anche l'analisi del DNA e delle impronte digitali ha fatto un grande passo avanti e dimostrazione che la datascience ha detto e può ancora dire molto anche nel delicato settore delle investigazioni criminali.

Purtroppo anche la criminalità   ha fatto dei passi avanti e il lavoro della Polizia è sempre più complesso.

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Rapporto "European Data Market Study": quanto vale in mercato dei dati?

By  Fabio | Mercoledì, 17/05/2017 8:21

Quanto vale in mercato dei dati in Europa? A rispondere ci prova la Commissione Europea che con questo rapporto (formato pdf: sites.google.com/a/open-evidence.com/dow.. senon fosse disponibile il link, la lista dei rapporti si trova qui sites.google.com/a/open-evidence.com/dow..) fornisce una panoramica fornendo numeri, grafici e cifre sui dataWorker, sul valore del mercato europeo dei dati, sul numero di imprese che utilizzano dati per la propria attività  , sul numero e valore delle data company e sul valore complessivo degli effetti dell'economia dei dati sul Prodotto Interno Lordo dell’Unione Europea.

Alcune delle considerazioni che emergono: il numero delle aziende che operano con i dati continuerà   a crescere fino il 2020 (in tutti gli scenari sviluppati); cresce di riflesso anche il valore della cosiddetta economia dei dati; ci sarà   una mancanza di persone in grado di operare nel settore soprattutto nello scenario più promettente.

Report molto "corposo".

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Presentazione video su cosa sono gli opendata

By  F. Libero | Mercoledì, 23/11/2016 23:33

Segnalo questo intervento molto ben fatto che illustra cosa sono/dovrebbero essere gli opendata:

www.youtube.com/watch?v=5zH5xYhG0c8

molto interessante la classificazione come per gli hotel da 1 a 5 stelle per i database.

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By Fàbio 2 | Mercoledì, 2016-11-23 23:47:06

 Alcune amministrazioni, per esempio alcuni Comuni, mettono online i propri atti in formato pdf. Ma non solo, per evitare che questi siano leggibili dai motori di ricerca li stampano sulla carta e poi li scannerizzano :-)

Ma google ultimamente con funzionalità   OCR potenti mi pare di capire che sta iniziando a leggere e archiviare anche i documenti di carta.

Le amministrazioni meno virtuose faranno fatica a tenere i loro dati in qualità   1 stella!

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By Fabio | Mercoledì, 2016-11-23 23:52:09

 Molto interessante la classificazione degli opendata! Cercando velocemente in rete ho trovato il modello 1-5 * di cui parlate: www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html (piuttosto complessa)

Sarebbe da aprire un post dedicato a questo tema, o meglio ancora, a criticare positivamente (cosa funziona e cosa non funziona) del metodo.

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By Fàbio 2 | Domenica, 2016-12-04 13:14:25

 A volte mi chiedo, come mai invece del .csv non viene dato già   un sql? Sarebbe comodo ma è un formato meno "grezzo" dei csv.

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By Bartolo Frame | Domenica, 2017-04-16 09:56:35

 Il formato .sql è meno "astratto" del formato .csv. Ti faccio un esempio: il csv può essere letto e lavorato con excel, notepad, ed altri editor di testo o fogli di calcolo. Il file .sql invece contiene le informazioni già   organizzate in un modo molto preciso e quindi meno sfruttabile da tutti.

Sono compromessi da accettare per lo scambio dei dati :)

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By F. Libero | Lunedì, 2017-05-08 10:01:59

 Altro formato molto interessante è il "vecchio" XML oppure il più recente e attualmente più usato JSON (Javascript Object Notation): it.wikipedia.org/wiki/JavaScript_Object_.. JSON

Esempio da json.it/json.php?p=2&d=oggetti_come_..

var mioPrimoJson = {

"nome" : "Mario",

"cognome" : "Rossi",

"anni" : 32

};

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Libro completo e gratis su "An introduction to Data Science" (con esempi basati su R)

By  Fàbio 2 | Martedì, 02/05/2017 16:11

Per chi desidera diventare "dataScientist" e magari preferisce il programma R rispetto a python o ad altri applicativi segnalo questo bel pdf gratuito: docs.google.com/file/d/0B6iefdnF22XQeVZD.. (libriGratuiti, libriDataScience)

Alcuni estratti:

Data Science refers to an emerging area of work concerned with the collection, preparation, analysis, visualization, management, and preservation of large collections of information. Although the name Data Science seems to connect most strongly with areas such as databases and computer science, many different kinds of skills - including non-mathematical skills - are needed.

Data Science is different from other areas such as mathematics or statistics. Data Science is an applied activity and data scientists serve the needs and solve the problems of data users. Before you can solve a problem, you need to identify it and this process is not always as obvious as it might seem.

Buona lettura

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Amministrazione digitale e opendata

By  Fabio | Sabato, 29/04/2017 18:39

In questo video (sonoro e qualità   video non magnifica) vengono fatte delle chiare considerazioni introduttive sul mondo dei dati e soprattutto degli opendata e linkedOpendate - L'ambito e il contesto del video è l'amministrazionePubblica (che è da digitalizzare, in alcuni casi molto da digitalizzare) amministrazioneDigitale

Molto interessante, buona visione: www.youtube.com/watch?v=hxUm_uy9nS0

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OPENDATA 200 Italia: quali sono le aziende che usano (con successo) gli opendata?

By  Fabio | Giovedì, 27/04/2017 9:11

Il ritornello è "gli opendata permettono alle aziende di migliorare il loro business, crescere, capire meglio contesto, processi, etc. in altre parole possono aiutare il loro sviluppo".

Stanno per arrivare i primi risultati del progetto che ha indagato se, come, quanto, quando questo succede. Ad oggi li sito è: www.opendata500.com/it/

Il progetto è sviluppato dal Govlab - New York University in collaborazione con FondazioneBrunoKessler, istituto di ricerca con sede a Trento. Open Data 200 Italia ha l’obiettivo di realizzare un’indagine sull’impatto degli open data e la creazione di valore sociale ed economico a partire dalla valorizzazione del patrimonio informativo pubblico nel contesto italiano.

Appena usciranno i primi rapporti aggiornerò il post.

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Infografica "Data Science learning-plan 2017": percorso di studio "beginner"

By  Fabio | Mercoledì, 19/04/2017 9:42

Ecco una interessante infografica che in 2 minuti dà   una panoramica dei passi da compiere per entrare nel mondo dataScience. Secondo la grafica in 12 mesi si parte dal "sondare il terreno" fino a proporsi per un lavoro.

Si passa attraverso i passi di: apprendere le basi della matematica, "imparare R o python", leggersi e studiare qualche algoritmo di machine Learning e un po' di statistica (vengono consigliati anche dei testi). Si passa poi agli aspetti necessari "per farsi conoscere/notare", pare molto importante anche avere un profilo gitHub che proponga vostri lavori.

In allegato al post l'infografica, buona lettura.

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Introduzione alle librerie D3.js, uno degli strumenti migliori per fare dataviz online

By  Fabio | Lunedì, 17/04/2017 12:58

Chi lavora con i dati deve riuscire a trovare il dataset giusto, deve avere buone competenze nel "ripulire" il dataset, deve saper fare le adeguate analisi statistiche, matematiche, etc. ma poi deve avere una brillante capacità   di comunicazione delle analisi/risultati, deve essere in grado di estrarre le informazioni nascoste nei dati e ancora più importante deve poter comunicare agli imprenditori/dirigenti cosa i dati ci possono dire.

Spesso l'obiettivo della datascience è quello di facilitare il processo decisionale: se non si usano tecniche di visualizzazione dei dati adeguate (dataviz) la trasmissione delle informazioni è molto spesso inefficace.

Oltre agli strumenti tradizionali offerti dai vari fogli di calcolo (Calc, Excel, etc.) ci sono delle librerie Javascript che usando le funzionalità   dell'HTML5 e del formato SVG (Scalable Vector Graphic) consentono di realizzare efficaci e spettacolari strumenti per la visualizzazione dei dati: sono le librerie D3.js.

Esempi di cosa si può fare con le D3.js li trovate qui: christopheviau.com/d3list/gallery.html

In questo post desidero condividere con voi un bellissimo video che introduce le potenzialità   offerte dall'HTML5, dal formato SVG e, soprattutto, delle librerieD3js --> www.youtube.com/watch?v=8jvoTV54nXw

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Gli 8 passi per diventare "data scientist"

By  Fabio | Sabato, 15/04/2017 18:26

Provo ad allegare questa bella infografica che mostra gli 8 passi per diventare un dataScientist spero la di,e Simone dell'immagine sia sufficiente per leggere senza problemi. Link origine: elearninginfographics.stfi.re/learn-data..

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