Cosa sono gli open data
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Introduzione al tema dei dati aperti inquadrati nel più ampio contesto dell'open government
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Cosa sono gli open data
- 1. Cosa sono gli open data
- 3. Obiettivi
- 8. Il perCorso
- 11. Dialogati
- 12. Aggiornati
- 13. Prospettiva
- 14. Open data
- 16. Modulo 1 - Cosa sono gli open data
- 17. Modulo 2 - Perché aprire i dati
- 18. Modulo 3 - Come pubblicare dati
- 19. Modulo 4 - Organizzare l'apertura
- 20. OPEN GOV
- 21. L'espressione "open government" (letteralmente "governo aperto") si intende un concetto di governance a livello centrale e locale, basato su modelli, strumenti e tecnologie che consentono alle amministrazioni di essere “aperte” e “trasparenti” nei confronti dei cittadini. In particolare l'Open government prevede che tutte le attività dei governi e delle amministrazioni dello stato debbano essere aperte e disponibili, al fine di favorire azioni efficaci e garantire un controllo pubblico sull’operato.
- 24. Tim O’Reilly
- 25. LESSONS LEARNED FROM THE SUCCESS OF COMPUTER PLATFORMS LESSON 1: OPEN STANDARDS SPARK INNOVATION AND GROWTH LESSON 2: BUILD A SIMPLE SYSTEM AND LET IT EVOLVE LESSON 3: DESIGN FOR PARTICIPATION LESSON 4: LEARN FROM YOUR “HACKERS” LESSON 5: DATA MINING ALLOWS YOU TO HARNESS IMPLICIT PARTICIPATION LESSON 6: LOWER THE BARRIERS TO EXPERIMENTATION LESSON 7: LEAD BY EXAMPLE
- 27. Regole condivise
- 33. POLEMICHE
- 34. Evgenij Morozov
- 35. Open Data
- 37. TRASPARENZA
- 39. La rivoluzione industriale (1760 - 1830) è un processo di evoluzione economica che da un sistema agricolo-artigianale-commerciale porta ad un sistema industriale moderno caratterizzato dall'uso generalizzato di macchine azionate da energia meccanica e dall'utilizzo di nuove fonti energetiche inanimate (come ad esempio i combustibili fossili).
- 40. CARBONE
- 41. La seconda rivoluzione industriale (1856-1900) è il processo di sviluppo industriale il cui inizio viene cronologicamente riportato al periodo compreso tra il congresso di Parigi e quello di Berlino e che giunge a pieno sviluppo nell'ultimo decennio del 1800.
- 42. PETROLIO
- 43. Con l'espressione terza rivoluzione industriale si indicano tutta quella serie di processi di trasformazione della struttura produttiva, e più in generale del tessuto socio-economico, avvenuti nei paesi sviluppati occidentali del primo mondo a partire dalla seconda metà del Novecento.
- 44. DATI
- 45. Di quali dati parliamo quando parliamo di open data?
- 47. PRIVACY
- 51. Quando un dataset pubblico può essere considerato Open?
- 52. 3 condizioni da soddisfare
- 54. Machine readale
- 55. Licenze aperta
- 56. Open content
- 57. Un contenuto aperto (dall'inglese open content) descrive un qualsiasi tipo di lavoro creativo, o contenuto, pubblicato sotto una licenza libera che permette esplicitamente la copia e la modifica da parte di qualcun altro.
- 64. Ai dati servono le competenze (e viceversa)
- 65. John Snow (York, 15 marzo 1813 – Londra, 16 giugno 1858) è stato un medico britannico, considerato tra i pionieri nel campo dell'anestesia, dell'igiene in medicina e dell'epidemiologia (in seguito al suo lavoro di comprensione delle cause dell'epidemia di colera nel quartiere londinese di Soho nel 1854)
- 66. Londra, 1854
- 67. Dopo l’epidemia del 1832, il colera ricomparve a Londra nel 1848, causando oltre 15.000 decessi. Nell’estate del 1853 esplose un’altra epidemia di colera. Come nella precedente epidemia, i quartieri più colpiti furono quelli situati a sud del Tamigi.
- 70. Mappa della rete idrica
- 71. Layer
- 73. Azienda di distribuzione acqua Abitazioni servite Morti per colera Southwark & Wauxhall 40.046 1.263 Lambeth 26.107 98 Altre 256.423 1.422
- 78. Internet
- 83. RIUSO
- 89. 89 di 140
- 90. Vincitrice del concorso di idee NYCBigApp Vi dice deve NON mangiare Si appoggia alle API di Foursquare Interroga il NYC's public restaurant inspection dataset per controllare le ispezioni sanitaie più recenti DON'T EAT AT ____
- 101. DOT is aggressively seeking ways to improve safety on the roads. From our work with the auto industry to improve vehicle safety, to new solutions to behavioral challenges like drunk, drugged, distracted and drowsy driving, we know we need to find novel solutions to old challenges. We’re also looking to accelerate technologies that may make driving safer, including connected and highly automated vehicles. But we need your help, too! Data Science is a team sport.
- 102. Accountability