2019-2020

Lo Duca Angelica

Angelica Lo Duca lavora come post-doc presso l’Istituto di Informatica e Telematica del CNR di Pisa. Ha conseguito la laurea magistrale in Ingegneria informatica nel 2007 e il dottorato di ricerca in Ingegneria dell’Informazione nel 2012, entrambi presso l’università di Pisa. Attualmente è membro del laboratorio WAFI (Web Applications for the Future Internet), nel gruppo di Data Visualization e Semantic Web. I suoi interessi di ricerca includono Semantic Web, Data Integration, Data Science e Data Security, applicati ai campi del turismo e dei Beni Culturali.

Italiano

Comandè Giovanni

Giovanni Comandè (LLM Harvard Law School USA, Ph.D. Scuola Superiore Sant’Anna) è Professore Ordinario di Diritto Privato comparato alla Scuola Superiore Sant’Anna dove ha studiato anche quale allievo ordinario.

Italiano

Milli Letizia

Letizia Milli si è laureta in Informatica 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 allo studio dei fenomeni diffusivi su reti complesse, alla scieza del successo e al problema della quantificazione.

Italiano

Web Mining

Credits: 
2
Hours: 
20
Area: 
Big Data Mining
Description: 

Il corso presenta le principali tecninche di analisi dei dati sel web.Usando i query log di un motore di ricerca come un caso di studio, gli studenti sono guidati nello sviluppo di un insieme di metodologie per l'analisi dei dati con lo scopo di creare la base di conoscenza utile a costruire un sistema di raccomandazione. Inoltre il corso discute come la stessa informazione possa essere ottimizzata per il ranking nei servizi web.

Text Analytics and Opinion Mining

Credits: 
2
Hours: 
20
Area: 
Big Data Mining
Description: 

Il modulo presenta le principali tecniche di analisi e mining delle opinioni e delle preferenze degli utenti sulla base di Big Data provenienti dal web o da altre sorgenti. Particolare enfasi viene posta sull'uso delle tecniche di text mining per la comprensione del significato emotivo dei testi prodotti dagli utenti sui social media. L'apprendimento sarà sostenuto da numerosi casi di studio sviluppati nel laboratorio SoBigData.eu.

Data Management for Business Intelligence

Credits: 
2
Hours: 
20
Area: 
Big Data Technology
Description: 

Il modulo presenta tecnologie e sistemi per la progettazione, il popolamento e l'interrogazione di Data Warehouse per il supporto alle decisioni. L’accento viene posto sulle tecnologie e sull’analisi di problemi applicativi utilizzando esempi e casi studio, con esercitazioni in laboratorio. Lo studente acquisirà conoscenze e capacità sulle principali tecnologie per la Business Intelligence come

ETL (Extract, Transform and Load), Data Warehousing, Analytics SQL, OLAP (Online Analytical Processing).

Pellungrini Roberto

Nato e cresciuto a Viareggio, Toscana, Roberto Pellungrini è dottorando in Informatica presso l’Università di Pisa. I suoi interessi principali di ricerca riguardano gli aspetti etici legati al mondo della Scienza dei Dati, in particolare le problematiche relative alla Privacy degli individui. Prima di vincere la borsa di Dottorato, ha conseguito la Laurea Magistrale in Informatica per l’Economia e L’Azienda, con tesi sulla Valutazione del Rischio di Privacy e della Qualità dei Dati di Mobilità Umana.

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Moreo Fernández Alejandro

Alejandro Moreo Fernández ha ricevuto il PhD in Computer Sciences and Information Technologies presso l'Università di Granada, in Spagna, nel 2013. È attualmente Postdoc all'Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione "A. Faedo" del Consiglio Nazionale delle Ricerche. I suoi interessi di ricerca riguardano il deep learning e representation learning applicato a problemi di imbalanced text classification, multilingual text classification, e cross-domain and cross-lingual sentiment classification.

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