Il presente elaborato analizza l’equità di genere nei processi di reclutamento e nelle carriere del personale accademico dell’Università Politecnica delle Marche. Nonostante la crescente partecipazione femminile alla vita universitaria, persistono divari significativi nelle posizioni apicali, dovuti a barriere culturali e strutturali che rallentano i percorsi di carriera. Lo studio si fonda sul database GEP, che raccoglie informazioni anagrafiche e contrattuali dal 1995, e si concentra in particolare sui ruoli orientati alla didattica. Dopo una fase preliminare di analisi del contesto e della struttura dati, è stato sviluppato un processo di data preparation e data quality tramite Python e SQL, con l’obiettivo di correggere anomalie, standardizzare i dati e calcolare indicatori chiave, come i punti organico e i tempi di progressione. I risultati sono stati rappresentati attraverso dashboard interattive realizzate in Power BI, che consentono di monitorare in modo dinamico e aggiornato le dinamiche di carriera. Le analisi mostrano segnali di miglioramento nei nuovi ingressi femminili, ma anche disuguaglianze persistenti nell’accesso ai ruoli stabili e nella distribuzione delle risorse.

DATA QUALITY ED ANALISI DEL GENDER GAP NELLE CARRIERE ACCADEMICHE

TEODORI, ALESSIO
2024/2025

Abstract

Il presente elaborato analizza l’equità di genere nei processi di reclutamento e nelle carriere del personale accademico dell’Università Politecnica delle Marche. Nonostante la crescente partecipazione femminile alla vita universitaria, persistono divari significativi nelle posizioni apicali, dovuti a barriere culturali e strutturali che rallentano i percorsi di carriera. Lo studio si fonda sul database GEP, che raccoglie informazioni anagrafiche e contrattuali dal 1995, e si concentra in particolare sui ruoli orientati alla didattica. Dopo una fase preliminare di analisi del contesto e della struttura dati, è stato sviluppato un processo di data preparation e data quality tramite Python e SQL, con l’obiettivo di correggere anomalie, standardizzare i dati e calcolare indicatori chiave, come i punti organico e i tempi di progressione. I risultati sono stati rappresentati attraverso dashboard interattive realizzate in Power BI, che consentono di monitorare in modo dinamico e aggiornato le dinamiche di carriera. Le analisi mostrano segnali di miglioramento nei nuovi ingressi femminili, ma anche disuguaglianze persistenti nell’accesso ai ruoli stabili e nella distribuzione delle risorse.
2024
2025-10-10
DATA QUALITY AND GENDER GAP ANALYSIS IN ACADEMIC CAREERS
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
TESI_DEFINITIVA_CONSEGNATA.pdf

non disponibili

Dimensione 4.27 MB
Formato Adobe PDF
4.27 MB Adobe PDF

I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12075/22897