DATA SCIENCE FOR DEMOGRAPHIC PROCESSES
Anno accademico 2024/2025 - Docente: Angelo MAZZARisultati di apprendimento attesi
- Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): Il corso mira a fornire gli strumenti fondamentali della Demografia. Particolare attenzione verrà rivolta su come le nuove fonti di dati a disposizione possono essere impiegate per comprendere e studiare i fenomeni demografici.
- Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): Sulla base delle conoscenze acquisite, lo studente sarà in grado di utilizzare i principali metodi quantitativi al fine di analizzare e investigare gli aspetti essenziali dei fenomeni demografici.
- Autonomia di giudizio (making judgements): lo studente sarà in grado di raccogliere, elaborare ed interpretare dati di natura quantitativa e qualitativa sui processi demografici, anche in un’ottica politico-decisionale. Lo studente sarà in grado di individuare i legami tra le variabili demografiche e quelle sociali nei paesi sviluppati e in quelli in via di sviluppo.
- Abilità comunicative (communication skills): Lo studente sarà in grado di trasferire ad altri, con padronanza di linguaggio tecnico, informazioni e valutazioni relative alle problematiche demografiche.
- Capacità di apprendimento (learning skills): alla fine del corso di lezioni lo studente avrà acquisito le conoscenze necessarie per poter proseguire i suoi studi economici. L’apprendimento è ottenuto con un processo graduale in stretta relazione con le tematiche disciplinari e con gli obiettivi formativi peculiari del Corso di Laurea.
Modalità di svolgimento dell'insegnamento
Lezioni frontali e seminari con docenti invitati. Esercitazioni in laboratorio su R. Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.
Prerequisiti richiesti
Non è richiesto alcun prerequisito specifico.
Frequenza lezioni
Di norma obbligatoria
Contenuti del corso
Parte 1
1. Le fonti dei dati demografici.
2. Caratteristiche strutturali di una popolazione.
3. La mortalità e le tavole di eliminazione.
4. Nuzialità e fecondità.
5. Mobilità e migrazioni.
6. Conseguenze economiche dell’invecchiamento della popolazione.
7. Le previsioni demografiche.
Parte 2
1. Il software R: nozioni introduttive, immissione dei dati e importazione degli stessi, costruzione di vettori e matrici, chiamate di funzioni, prime analisi, grafici.
2. Richiami pratici di statistica
3. API per l'estrazione di dati dai principali social media.
4. Casi di studio
Testi di riferimento
Alessandro Rosina, Alessandra De Rose. Demografia. EGEA, 2014
Materiale didattico distribuito in aula
Programmazione del corso
Argomenti | Riferimenti testi | |
---|---|---|
1 | Origine formazione ed evoluzione storica della demografia | Alessandro Rosina, Alessandra De Rose. Demografia. EGEA, 2014 |
2 | I censimenti demografici | Alessandro Rosina, Alessandra De Rose. Demografia. EGEA, 2014 |
3 | Caratteristiche strutturali della popolazione | Alessandro Rosina, Alessandra De Rose. Demografia. EGEA, 2014 |
4 | La “piramide dell’età” | Alessandro Rosina, Alessandra De Rose. Demografia. EGEA, 2014 |
5 | Tecniche di misurazione dell’accrescimento demografico | Alessandro Rosina, Alessandra De Rose. Demografia. EGEA, 2014 |
6 | Le Tavole di mortalità e di sopravvivenza | Alessandro Rosina, Alessandra De Rose. Demografia. EGEA, 2014 |
7 | Age-Period-Cohort (APC) Analysis | Alessandro Rosina, Alessandra De Rose. Demografia. EGEA, 2014 |
8 | La fecondità | Alessandro Rosina, Alessandra De Rose. Demografia. EGEA, 2014 |
9 | Mobilità e migrazioni | Alessandro Rosina, Alessandra De Rose. Demografia. EGEA, 2014 |
10 | Data Science e linguaggio R | Materiale didattico distribuito in aula |
11 | La sintassi del linguaggio R | Materiale didattico distribuito in aula |
12 | Il pacchetto Babynames | Materiale didattico distribuito in aula |
13 | Introduzione al pacchetto R dplyr | Materiale didattico distribuito in aula |
14 | Il pacchetto R dplyr | Materiale didattico distribuito in aula |
15 | Il pacchetto R dplyr approfondimenti | Materiale didattico distribuito in aula |
16 | Il pacchetto R ggplot | Materiale didattico distribuito in aula |
17 | Il pacchetto R ggplot approfondimenti | Materiale didattico distribuito in aula |
18 | API per l'estrazione di dati dai principali social media. | Materiale didattico distribuito in aula |
19 | Il pacchetto rtweet | Materiale didattico distribuito in aula |
20 | Il pacchetto rtweet - approfondimenti | Materiale didattico distribuito in aula |
21 | Sentiment analysis in R | Materiale didattico distribuito in aula |
22 | Sentiment analysis in R - approfondimenti | Materiale didattico distribuito in aula |
Verifica dell'apprendimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
L’esame consiste in una prova scritta e nella discussione di una tesina preparata dallo studente. La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le
condizioni lo dovessero richiedere.
Esempi di domande e/o esercizi frequenti
Qual è l’equazione di bilancio della popolazione?
Cos’accomuna il tasso di natalità ed il tasso generico di fecondità?
Secondo la teoria della transizione demografica di Thompson, da cosa è caratterizzata la prima fase della transizione?
Con quale formula è possibile calcolare la probabilità condizionata di sopravvivenza?
Cosa rappresenta la funzione degli anni vissuti?
Qual è il valore che il TFT dovrebbe assumere per garantire il rimpiazzo delle generazioni?