La data science si è recentemente imposta sia nell'ambito della ricerca accademica che delle applicazioni industriali come un approccio multidisciplinare che si fonda su conoscenze relative all'integrazione dei dati, allo sviluppo di algoritmi e metodi di analisi, alle tecnologie software e hardware per la computazione e agli approcci di human interaction per la visualizzazione ed esplorazione dei dati.La data science è intrinsecamente interdisciplinare ed in quanto tale è difficilmente avvicinabile dagli studenti del Politecnico, a cui viene tipicamente proposta un'offerta strettamente tecnica verticale rispetto ad uno specifico settore.Per questa ragione, si è pensata una proposta di crash course veloce e leggero che introduca agli aspetti multidisciplinari, alle potenzialità e alle sfide che la data science offre.Il corso si rivolge principalmente a studenti che stanno terminando la laurea di primo livello (es. studenti del terzo anno), provenienti da qualsiasi scuola e corso di studi dell'ateneo, con l'obiettivo di favorire l'interdisciplinarità e l'integrazione delle competenze. Esso consiste in una trattazione compatta e introduttiva ai temi interdisciplinari che abilitano la moderna attività di ricerca accademica e sviluppo industriale legati alla data science, con alcune sessioni hands-on di sviluppo su casi realistici. Non si sostituisce pertanto in alcun modo ai corsi che trattano gli aspetti fondanti delle discipline trattate. Al contrario, mira a favorire l'interesse e il coinvolgimento in tali materie.Il corso consiste in 15 ore di lezione multidisciplinari, organizzate nei seguenti moduli. 1- Statistica e matematica: fondamenti statistici della data science, problemi e rischi, esempi di alcune tecniche applicabili a casi reali; 2 - Informatica: architetture per i big data open e scalabili, tecniche e strumenti di analisi dei dati scalabili; 3 - Data Visualization: principi, ruolo e impatto della visualizzazione dati, approcci esplorativi e interattivi, descrizione e storificazione. 4- Hands-on: modulo di sviluppo pratico in python che copre esempi dei tre precedenti moduli. 5 - Applicazioni: esempi di discipline che intervengono a complemento della capacità tecnica fornita dalle discipline di base. Questo modulo copre due domini specifici (in particolare, sociologia e epidemiologia, introdotte da esperti esterni), e fornisce un'introduzione ai problemi, ai requisiti, alle tecniche applicabili e ai risultati che si possono ottenere combinando approcci di varie discipline.Le lezioni sono coperte da docenti del Politecnico per i primi tre moduli: - Modulo statistica (3h): Simone Vantini - Modulo data science (4h): Marco Brambilla- Modulo visualization (2h): Paolo Ciuccarelli- Modulo domain-specific (2h): docenti esterni- Modulo hands-on (4h): dottorandi del data-science labL'attività sarà complementata da un progetto a gruppi, da svolgere da parte degli studenti, in team misti (ingegneri, designers, architetti, ecc.)