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LINKED DATA PER I BENI CULTURALI - SUMMER SCHOOL 6th EDITION - 2021

La 6a edizione della Summer School si caratterizzerà per la presentazione delle modalità di creazione di LOD nel contesto Wikidata, e di casi di studio e realizzazioni in ambito italiano di LOD nei diversi contesti dei beni culturali. Sarà inoltre dedicata particolare attenzione alla modellizzazione concettuale e alla creazione e realizzazione di dataset.
Ad impronta fortemente pratica, la Summer School è rivolta prevalentemente a professionisti dei beni culturali (operatori museali, archivisti, bibliotecari) e a studenti/dottorandi in Library and information science e Digital humanities. I partecipanti acquisiranno conoscenze e competenze tecnico-teoriche spendibili in diversi contesti interdisciplinari. A tal fine, il percorso formativo si rivolge a:
•figure operanti in istituti culturali (acquisizione di expertise in cultural heritage data management, che consentirà di guidare i necessari sviluppi tecnologici nel proprio ente con consapevolezza, per esempio modellazione e interlinking di dati);
•figure operanti nella pubblica amministrazione avanzata (comprensione del valore aggiunto apportato dagli open linked data e consapevolezza dei processi e delle politiche di open government, per esempio conoscenza degli standard, produzione di dati di qualità);
•figure operanti in aziende editoriali, giornalisti (accesso e interrogazione di dati da fonti autorevoli per verificare/manipolare gli stessi direttamente alla fonte, per esempio produzione e interrogazione di dati);
•figure operanti nel settore della comunicazione storica e nell'ambiente accademico (utilizzo consapevole di tecnologie per effettuare ricerche quantitative e qualitative su fonti digitali, per esempio interlinking e interrogazione di dati).
La formazione si completerà con una giornata dedicata all’approfondimento di tematiche legate alla biblioteca digitale e all’utilizzo di software specifici. E' inoltre previsto un approfondimento tecnico ad hoc per tutti coloro che vorranno conoscere il "back end" della dimensione LOD.

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