Percorsi per le Competenze Trasversali e per l'Orientamento (ex AS-L) | Big data e Data mining

Il percorso intende valorizzare e capitalizzare le esperienze di alternanza scuola-lavoro già attuate negli anni precedenti dallo Statlab (Laboratorio di Ricerca e Didattica avanzata in Statistica) del DISES e l'IIS “Galilei-Di Palo" , al fine di migliorare in modo costante le iniziative previste per il futuro.

In particolare, il progetto di alternanza scuola-lavoro si muoverà su uno dei tre assi principali previsti dal PTOF: “Alternanza nel campo dell’elettronica e dell’informatica, con particolare riferimento a tutte quelle applicazioni destinate all’automazione, ai sistemi di controllo e di comunicazione, alle tecnologie innovative” Gli obiettivi formativi fanno espresso riferimento al Curriculum Scolastico del Triennio degli Istituti Tecnici Tecnologici con indirizzo Informatica.

Fase 1: Inserimento dello studente in un contesto lavorativo e creazione dei gruppi di lavoro

Fase 2: Data mining su banche date open access

1. AlmaLaurea: inserimento lavorativo dei laureati, fino ai primi cinque anni successivi al conseguimento del titolo
2. Transfermark: Informazioni relative al calciomercato, profilo giocatori, carriera, rendimento, ecc.
3. Professioni Excelsior: Banca dati integrata nel Sistema informativo sulle professioni in Italia di ISTAT e INAPP con il contributo di Unioncamere.
4. OECD.STAT: Banca dati sulla composizione degli atenei europei e sulla mobilità studentesca dall’Europa al Mondo.
5. Eurostat: Banca dati sulla composizione degli atenei europei e sulla mobilità studentesca dall’Europa al Mondo.

Fase 3: Progettazione e creazione database per l’analisi statistica

1. Modellazione concettuale
2. Modello relazionale access
3. Database excel
4. Popolazione dei database

Fase 4: Controllo di qualità sui dati e preparazione all’analisi statistica

Fase 5: Stesura report conclusivo e documentazione del lavoro svolto

Competenze specifiche:

• Acquisizione delle competenze di base sul data mining
• Orientamento sul prosieguo del corso di studi
• Inserimento dello studente in un contesto lavorativo
• Acquisizione delle informazioni relative alle procedure interne della struttura ospitante
• Miglioramento delle soft skills relative al teamwork

Metodologie, strumenti software, sistemi di lavoro utilizzati:

Strumenti SW: Office automation, ricerca web, DBMS

Strumenti HW: Postazioni STATLAB

Istituto coinvolto per il progetto:

IIS “Galilei-Di Palo"