Elaborazione di un progetto a scala urbana (master plan) con particolare attenzione ai temi della resilienza al cambiamento climatico e al rapporto tra forma fisica e forma sociale. Fra i temi trattati: uso dello spazio; temporalità di movimento degli abitanti; spazi aperti e costruiti; disegno del suolo e delle infrastrutture; luoghi della socialità, dell’abitare e del lavoro. Inoltre, vengono analizzati i modelli dello sviluppo urbano e demografico, del consumo di suolo, del traffico, della sostenibilità alimentare, delle interazioni sociali e degli spazi urbani, dell'economia e del metabolismo della città.
scheda docente materiale didattico
○ Raccolta dati
○ Medie e deviazione standard
○ Percentili
○ Fit di curve
○ Variabilità e disuguaglianza delle distribuzioni
○ Curva di Lorenz
○ Il coefficiente di Gini
● Probabilità e combinatoria
○ Variabili aleatorie e distribuzioni discrete
○ Probabilità condizionata
○ Teorema di Bayes
○ Distribuzione Gaussiana
○ Distribuzioni a potenza e esponenziale
○ Teorema del limite centrale
● Inferenza statistica
○ Modelli nulli, z-score, p-values
○ Test chi quadro
○ Introduzione al machine learning
● Teoria dei grafi
○ Rappresentazioni di grafi, matrici di adiacenza
○ Cammini su grafi
○ Clustering, misure di centrality
- Grafi planari
- Space syntax (introduzione)
● Laboratori e seminari
○ Dati open, georeferenziati, di mobilità. Software di analisi e visualizzazione
○ Urban networks
○ Misurare lo spazio ed il tempo
○ La tecnologia e la città: perché la città ideale cambia nel tempo
○ Densità di popolazione: il dualismo città sana vs sostenibile
○ Scenari what-if e twin-cities
○ Il sistema complesso delle città
Statistica – Metodologie per le Scienze economiche e sociali, Simone Borra e Agostino Di Ciaccio. Mc Graw Hill
Teoria dei Grafi:
Network Science. Albert-Laszlo Barabasi
Scale-free networks: complex webs in nature and technology. Guido Caldarelli
Programma
Dati campionari○ Raccolta dati
○ Medie e deviazione standard
○ Percentili
○ Fit di curve
○ Variabilità e disuguaglianza delle distribuzioni
○ Curva di Lorenz
○ Il coefficiente di Gini
● Probabilità e combinatoria
○ Variabili aleatorie e distribuzioni discrete
○ Probabilità condizionata
○ Teorema di Bayes
○ Distribuzione Gaussiana
○ Distribuzioni a potenza e esponenziale
○ Teorema del limite centrale
● Inferenza statistica
○ Modelli nulli, z-score, p-values
○ Test chi quadro
○ Introduzione al machine learning
● Teoria dei grafi
○ Rappresentazioni di grafi, matrici di adiacenza
○ Cammini su grafi
○ Clustering, misure di centrality
- Grafi planari
- Space syntax (introduzione)
● Laboratori e seminari
○ Dati open, georeferenziati, di mobilità. Software di analisi e visualizzazione
○ Urban networks
○ Misurare lo spazio ed il tempo
○ La tecnologia e la città: perché la città ideale cambia nel tempo
○ Densità di popolazione: il dualismo città sana vs sostenibile
○ Scenari what-if e twin-cities
○ Il sistema complesso delle città
Testi Adottati
Dati, probabilità, statistica:Statistica – Metodologie per le Scienze economiche e sociali, Simone Borra e Agostino Di Ciaccio. Mc Graw Hill
Teoria dei Grafi:
Network Science. Albert-Laszlo Barabasi
Scale-free networks: complex webs in nature and technology. Guido Caldarelli
Bibliografia Di Riferimento
Urban data science: Introduction to Space Syntax in Urban Studies. Akkelies van Nes, Claudia Yamu The Statistical Physics of Cities. Marc Barthelemy (Review)Modalità Erogazione
Il corso sarà in parte didattica frontale per nozioni di statistica e matematica base, in parte laboratorio con esercizi svolti in classe, modelli e analisi dati al computer, seminari e discussioni su argomenti e ricerche attuali.Modalità Frequenza
La frequenza è obbligatoria per il 75% del corsoModalità Valutazione
Comprensione generale di grafici e statistiche anche complesse. Capacità di elaborazione dati con tecniche statistiche di base ed intermedie. Capacità di produrre visualizzazioni su mappa di dati georeferenziati. Conoscenza dello state of the art della modellizzazione urbanistica