2015-2016

Cornolti Marco

Assegnista di ricerca presso l'Università di Pisa, dove ha conseguito anche la laurea ed il dottorato di ricerca in Informatica. Fa parte del laboratorio di ricerca Advanced Algorithms and Applications (Acube Lab). Ha avuto collaborazioni principalmente con Google, NEC e l'Università di Monaco di Baviera. I suoi interessi di ricerca includono la comprensione del linguaggio naturale, la rappresentazione della semantica dei testi, information retrieval ed information extraction, più tutto ciò che sta nel mezzo.

Italiano

Cresci Stefano

Stefano ha ricevuto la Laurea Specialistica in Ingegneria Informatica nel 2013 ed un Diploma di Master Universitario di secondo livello in Big Data Analytics and Social Mining nel 2016, dall'Università di Pisa. Attualmente è uno studente iscritto al XXX ciclo della Scuola di Dottorato in Ingegneria dell'Informazione dell'Università di Pisa ed un ricercatore a tempo determinato presso l'Istituto di Informatica e Telematica del CNR di Pisa.

Italiano

High Performance & Scalable Analytics, NO-SQL Big Data Platforms

Credits: 
3
Hours: 
21
Area: 
Big Data Technology
Teachers: 
Lucchese Claudio
Trasarti Roberto
Tutor: 
Cintia Paolo
Academic Year: 
2015-2016
Description: 

Il modulo si propone di familiarizzare lo studente con i sistemi ad alte prestazioni per il trattamento e l'analisi di Big Data. Lo studente acquisirà competenze nell'uso di piattaforme NO-SQL per l'interrogazione e il mining di dataset di grandi dimensioni come alternativa dei sistemi di gestione di basi di dati tradizionali.

Cintia Paolo

Nato a Marsciano (Perugia), ha una laurea specialistica e un dottorato in Informatica, entrambi conseguiti presso l'Università di Pisa. Oggi è post-doc all'Istituto di Scienze dell'Informazione del CNR, dove si occupa di Big Data, con attenzione a due ambiti: mobilità e performance sportiva. Partecipa a progetti europei di ricerca in tema di analisi e integrazione di dati di mobilità, con particolare riferimento alla telefonia mobile, e collabora con la Northeastern University di Boston sul tema emergente della Scienza del Successo.

Italiano

Pratesi Francesca

Francesca Pratesi si è laureata in Tecnologie Informatiche nel 2013. Attualmente è una studentessa di dottorato al Dipartimento di Informatica dell'Università di Pisa ed è uno dei membri del KDD-LAB, un laboratorio congiunto dell'Università di Pisa e dell'ISTI-CNR di Pisa. I suoi interessi di ricerca sono legati alla privacy dei dati, in particolare quella relativa alle tecniche di data mining e ai dati di mobilità.

Italiano

Baroni Alessandro

Alessandro Baroni  è nato in italia nel 1984 in Italia, possiede una Laurea Magistrale in Business Informatics (Informatica).
Attualmente è uno Dottorando in Informatica.
La sua ricerca riguarda Data mining ed in particolare studia metodi di scoperta e prevenzione di Segregazione su reti sociali.

Italiano

Big data sources, crowdsourcing, crowdsensing

Credits: 
3
Hours: 
21
Area: 
Big Data Sensing & Procurement
Teachers: 
Tesconi Maurizio
Tutor: 
Cresci Stefano
Academic Year: 
2015-2016
Description: 

Il modulo presenta le tecniche di acquisizione di big data dalle principali sorgenti ad oggi disponibili, incluso dati telefonici, dati di navigazione satellitare, dati di acquisto e di consumo e dati da social media e social networks, open data e dati amministrativi, dati da sensori personali e ambientali. Vengono anche discusse le modalità partecipative di raccolta dei  dati attraverso sistemi di crowdsourcing and crowdsensing come i giochi con scopo e le campagne virali.

Massimiliano Davì

Davì

Appassionato di informatica, decide di iscriversi al master in Big Data spinto dall’interesse verso il Machine Learning, la Sentiment Analysis e l’Opinion Mining. Massimiliano, dopo la laurea in Filosofia della conoscenza e della comunicazione, consegue un dottorato in Filosofia sulla logica e la grammatica del linguaggio ordinario in Wittgenstein, svolgendo la sua ricerca presso l'Università Paris 1 Phanthéon Sorbonne e l'Università degli studi di Palermo. 

2015-2016

Maria Rosa Verrone

Verrone

Laureata con lode in Mercati Finanziari, con tesi in “Crisi bancarie sistemiche: il caso dell’Islanda”, si avvicina allo studio dei modelli statistico/matematici applicati ai mercati finanziari. Durante il periodo di studi universitari, ha l’occasione, attraverso la conduzione di indagini sociali periodiche, organizzate dall’ISTAT, di apprezzare l’importanza dell’analisi dei dati come strumento per conoscere la struttura della società. Dopo la laurea, lavora come analista, per più di due anni, in una multinazionale americana nel settore del credito, nell’ambito marketing e sales. La formazione accademica e l’esperienza lavorativa hanno costituito l’humus ideale per coltivare l’interesse verso l’affascinante mondo dei big data nella ricerca ed interpretazione di dati significativi  per le  scelte strategiche di aziende ed istituzioni.

2015-2016

Pagine

Abbonamento a RSS - 2015-2016

Partners