open-mur — L'università italiana, aperta e interrogabile

2 milioni di iscritti, 92 atenei, 30 anni di dati. Tutto interrogabile via SQL.

open-mur raccoglie e rende pubblici i dati del sistema universitario italiano dalla fonte primaria MUR/USTAT. Iscritti, laureati, personale, contribuzione studentesca — puliti, arricchiti e pronti per l'analisi.

Cosa contiene

Dataset	12 (9 principali + 3 support)
Periodo	1997 — 2025 (varia per dataset)
Atenei coperti	92
Formato	Parquet su GCS

Per tema

Tema	Esempi
📚 Iscrizioni	Trend iscritti per ateneo, distribuzione geografica
🎓 Laureati	Tasso di completamento, voto di laurea
⚖️ Genere	Gap STEM, distribuzione per disciplina
👩‍🏫 Personale	Qualifiche, evoluzione storica, bilancio di genere
💰 Finanza	Gettito contribuzione studentesca per tipo
📉 Efficienza	Tasso di abbandono, concentrazione geografica

Esempi di domande

• Il sistema universitario italiano cresce o decresce? (Trend iscritti 2000–2025)
• Quali atenei sono più grandi? E quali hanno il tasso di completamento più alto?
• Dove le donne sono sottorappresentate nelle discipline? (Gap STEM per classe di laurea)
• Nord o Sud? Come si distribuiscono gli studenti nelle macro-aree?
• Quanto costa l'università agli studenti? (Gettito contribuzione per tipo)

Dashboard

Una dashboard Streamlit visualizza i dati per tema:

• Panoramica — KPI + trend iscritti + top 10 atenei + distribuzione geografica
• Atenei — classifica per dimensione + scheda singolo ateneo
• Genere & STEM — gap per disciplina + classi più femminili/maschili
• Geografia — distribuzione macro-area + concentrazione
• Personale — composizione per qualifica + evoluzione temporale
• Finanza — gettito contribuzione + trend
• Query SQL — interrogazione diretta dei dati

cd dashboard && pip install -r requirements.txt && streamlit run app.py

Tre modi per accedere ai dati

1. Via MCP (toolkit del Lab)

toolkit query mur_iscritti "SELECT ateneo_nome, SUM(totale) AS iscritti FROM clean_input GROUP BY ateneo_nome ORDER BY iscritti DESC LIMIT 10"

2. Via DuckDB locale

duckdb -c "SELECT * FROM read_parquet('out/data/mart/mur_iscritti/2025/mart_iscritti_concentrazione.parquet') WHERE anno = 2025 LIMIT 10"

3. Via parquet su GCS

Scarica i file da gs://dataciviclab-mart/open-mur/ e aprili con qualsiasi tool (pandas, Polars, Excel).

Setup locale

git clone https://github.com/dataciviclab/open-mur.git
cd open-mur
pip install -e ".[dev]"
make check
make run

Partecipa

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License

MIT — vedi LICENSE.