Tipologia
Ricerca e sviluppo

Data Science Laboratory

Data inizio
Data fine

Il Data Science Laboratory fa ricerca sui nuovi approcci di trattamento, analisi e visualizzazione di dati complessi, per individuare potenziali nuovi servizi.  Data Science è infatti la capacità di estrarre informazioni da dati non strutturati, da grandi repository o da dati relativi ad ambiti diversi, sfruttando un approccio multidisciplinare. Il Data Science Laboratory è un ambiente di ricerca per l'analisi di sistemi complessi, integrando competenze in matematica, statistica e informatica e sfruttando il patrimonio di dati che verrà via via integrato nella smart data platform Yucca.

Questo tipo di ricerca potenzia le conoscenze del CSI sulla data science, grazie anche all’organizzazione di team misti con professionalità provenienti dal mondo accademico. Questo ci permette di valorizzare al meglio il patrimonio informativo dei nostri clienti e di potenziare l’offerta di servizi.

2018
Reti WiFi in Emilia Romagna e Piemonte

In collaborazione con Lepida, società in house della Regione Emilia Romagna, sono stati analizzati i dati provenienti dalla rete WiFi, su 1.597 hot spot pubblici attivi in Piemonte e in Emilia Romagna. L'indagine è stata realizzata con la smart data platform Yucca, che ha permesso di analizzare i dati e di restituire i risultati su uno strumento di dashboarding in modo completamente anonimo, nel rispetto del GDPR. Abbiamo così potuto conoscere non solo il numero complessivo di utenti connessi al WiFi pubblico da febbraio a ottobre 2018, ma anche le fasce orarie più gettonate, i giorni della settimana con il numero più elevato di connessioni, gli hot spot più utilizzati e i flussi di spostamento delle persone. 

2019
Università di Torino:  lezioni, aule, didattica, studenti fuori corso

Abbiamo strutturato un team misto di lavoro insieme ai Dipartimenti di Filosofia e Scienze dell'Educazione e di Giurisprudenza e alla Direzione Sistemi Informativi, Portale, E-learning dell’Università degli Studi di Torino per analizzare alcune situazioni: l’organizzazione delle lezioni, l’occupazione delle aule e l’interesse sulla didattica, il percorso critico degli studenti e i fuoricorso.

I dati sono stati acquisisti nella smart data platform Yucca e arricchiti con dati a disposizione dell’Università e provenienti da altre fonti (meteo, posizioni WiFi, telecamere...).

Sono stati realizzati cruscotti (power BI) per la consultazione e per analisi descrittive a disposizione dei Dipartimenti universitari coinvolti. Inoltre sono stati messi a punto due modelli di machine learning per la predizione del successo/fallimento degli studenti del Dipartimento di Giurisprudenza, laurea quinquennale. I dati hanno subito un processo di data quality.

Eccellenze e Temi strategici
Data strategy
Ricerca e sviluppo