Questa tesi presenta un'analisi demografica e residenziale approfondita per la città di Milano, sfruttando i dati aperti forniti da Open Data Milano. Il lavoro adotta un approccio full-stack, partendo dall'integrazione dei dati tramite Talend Open Studio for Data Integration, per raccogliere e trasformare dataset relativi a nascite, decessi, residenti, costruzioni e informazioni anagrafiche e censuarie. Dopo aver costruito una pipeline di data integration e cleaning, vengono effettuate analisi esplorative e di correlazione per comprendere le tendenze demografiche storiche e estrarre contenuto informativo utile. In seguito, si implementano vari modelli predittivi, tra cui il Simple e il Double Exponential Smoothing, modelli autoregressivi, SARIMA, e modelli per serie storiche demografiche come quelli di Malthus, Verhulst e Richards, per prevedere l'evoluzione futura della popolazione residente.