The course aims to introduce students to the paradigms of Digital Humanities (DH) and Data Management (DM).
| Lezione | Titolo | Teoria | Pratica | Data | Stato |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Introduzione | Dati, Metadati e Digital Humanities | - | 12-11-2025 | ✅ |
| 02 | Pianificazione I | Data Management | Intro a Python | 13-11-2025 | ✅ |
| 03 | Pianificazione II | Metadati | Dati in Python | 14-11-2025 | |
| 04 | Pianificazione III | Data Management Plan | Strutture dati | 19-11-2025 | |
| 05 | Acquisizione I | Buone pratiche | Control flow | 20-11-2025 | |
| 06 | Caso studio I | - | Funzioni | 21-11-2025 | |
| 07 | Processamento I | Data cleaning | Intro a Pandas | 26-11-2025 | |
| 08 | Processamento II | - | Manipolazione dei dati | 27-11-2025 | |
| 09 | Processamento III | Data normalization | Manipolazione dei dati | 28-11-2025 | |
| 10 | Analisi I | Teorie di visualizzazione | Visualizzazione dei dati | 03-12-2025 | |
| 11 | Analisi II | - | Visualizzazione dei dati | 04-12-2025 | |
| 12 | Caso studio II | - | Caso studio | 05-12-2025 | |
| 13 | Pubblicazione I | FAIR Principles; licenze | Scrittura di un README | 10-12-2025 | |
| 14 | Pubblicazione II | Persistenza; versionamento | Zenodo; GitHub | 11-12-2025 | |
| 15 | Caso studio III | - | Caso studio | 12-12-2025 |