Umbria

Guidato da grande passione e tanta voglia di imparare, mi piace lavorare su progetti che richiedono l'analisi dei dati a supporto delle decisioni di business.
Ho deciso di iscrivermi al master affascinato dalle grandi opportunità emergenti dagli strumenti di Data Analytics.
Dopo l'università, ho avuto la possibilità di lavorare nella consulenza nel settore finanziario (esperienza: 1,5 yrs), nello specifico in operazioni di finanza straordianria, nel Reporting finanziario (i.e. IFRS 17 Transition Project) e nella mediazione creditizia Fintech.
Da studente di economia aziendale ho lavorato su un progetto di tesi riguardante il tema dei costi di agenzia tra management e azionisti analizzando la relazione tra la struttura dei compensi dei manager e la tendenza allo short termism nelle scelte di investimento.

Sono nato a Perugia nel 1993. Per gli studi universitari mi sono trasferito in Emilia Romagna dove ho conseguito la laurea magistrale in Service Management presso l’Università di Bologna (Polo di Rimini). Tra il 2017 e il 2018 ho lavorato a Lisbona nell’ambito del marketing digitale. La necessità di costruire report efficaci e strategie di successo mi ha permesso di mettere in pratica le competenza analitiche acquisite durante gli studi, di svilupparne di nuove e, soprattutto, di cogliere il potenziale degli enormi flussi di dati che abbiamo oggi a disposizione. Mi sono iscritto al Master in Big Data Analytics & Social Mining proprio per affacciarmi a quegli strumenti e quelle conoscenze che permettono ai Data Scientist di approcciarsi in maniera vincente alla sfida dei Big data.

Oscar si Laurea in Psicologia sperimentale all'università di Firenze nel 2015, il suo lavoro di tesi verrà esposto nella sessione poster all'nterno della 16^ edizione dell'IMRF (International Multisensoty Research Forum). Una incurabile fissazione per l'Open source lo accompagna da sempre e lo porta ad avvicinarsi gradualmente al mondo della programmazione con l'obiettivo di sfruttarla per migliorare la qualità della vita delle persone.