Il candidato dovrà realizzare un’applicazione (sviluppata in qualsiasi lingua) che, dati un set di dati di date e orari e indirizzi IP, interroga i database aperti necessari per recuperare e associare tali dati:
- Informazioni meteorologiche,come temperatura, umidità (necessarie per calcolare un indice di calore, come humidex), manto nevoso, precipitazioni cumulative, copertura nuvolosa.
- Dati astronomici (come orari di alba, tramonto, crepuscolo, vedi ad esempio: http://www.meteo.sm/solare.php)
- Dati sul mese sinodico (fasi lunari, vedi ad esempio: moon.py http://bazaar.launchpad.net/~keturn/py-moon-phase/trunk/annotate/head:/moon.py).
L’obiettivo è verificare eventuali correlazioni tra i dati dei PRO (risultati riportati dai pazienti), ovvero i risultati di interventi chirurgici come questi sono riportati dai pazienti su scale psicometriche standard e varie condizioni contestuali, come condizioni biometeorologiche, circadiane e sinodiche.
PREREQUISITI
- Non ci sono prerequisiti particolari per questa proposta di stage.
OBBIETTIVI FORMATIVI
- Non sono stati specificati degli obbiettivi formativi per questa proposta di stage.
DURATA DELLO STAGE E CONTESTO RACCOMANDATO
- Adatto a: Tesi di Laurea Magistrale, soprattutto (ma non esclusivamente) in Data Science.
- Durata: 6 mesi (circa).
MODALITA’ E ORARI DI LAVORO
- Modalità di lavoro: remota, con frequenti riscontri via mail e occasionali incontri di persona.
- Ore di lavoro: non fissate, ma generalmente ci saranno degli obbiettivi settimanali da raggiungere
CONTATTI
- Contatto primario: Professor Federico Cabitza, federico.cabitza@unimib.it