Master di I Livello in Innovazione Digitale nella Pubblica Amministrazione e Open Data

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Descrizione

Costo
La quota di iscrizione è di € 5.000 da corrispondere in quattro rate di pari importo. Unitelma Sapienza mette a disposizione 30 borse di studio di € 3.400.In tal caso il partecipante corrisponderà solo € 1.600 frazionate in tre rate.

Scopri di più sull'innovazione digitale!

Trovaformazione presenta il MASTER DI PRIMO LIVELLO IN INNOVAZIONE DIGITALE NELLA PUBBLICA AMMINISTRAZIONE E OPEN DATA di Unitelma Sapienza, un percorso formativo che interpreta la necessità di avviare un processo formativo per tutti gli stakeholders che sono coinvolti in maniera diretta e indiretta nel processo di generazione, utilizzo, scambio e analisi di dati e informazioni nella Pubblica Amministrazione.

Esso ha lo scopo di approfondire, con particolare riferimento al contesto italiano, il tema degli Open Data. In particolare, partendo dal quadro normativo ed economico che ha portato alla nascita ed alla diffusione degli Open Data, saranno approfondite le principali metodologie e le tecniche per la progettazione, la realizzazione, lo sviluppo, l'analisi ed il monitoraggio degli Open Data.

Dirigenti e funzionari pubblici; responsabili dei sistemi informativi e dei Centri elaborazione dati delle Pubbliche Amministrazioni e delle imprese; responsabili della sicurezza informatica, della conservazione dei dati e dei documenti, del protocollo informatico; responsabili del piano di trasparenza ed integrità.

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30 Borse di studio

Programma

Principali contenuti

Il patrimonio informativo pubblico: Open Government e open data.
Trasversalità delle fonti normative dell'open data: principi fondamentali.
Profili civilistici nell'utilizzo dell'Open Data.
Procedimento amministrativo telematico e Open Data.
Architetture tecnologiche e paradigmi innovativi dell'Open Data.
Applicazioni Open Data.
Open Data come strumento per la diffusione della conoscenza.
Analisi Statistica degli Open Data.
Tecniche Statistiche Multivariate applicate agli Open Data.
Modelli computazionali per l'analisi e la classificazione dei Big Data.

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