Ho un background lavorativo e formativo multidisciplinare. Ho conseguito la laureata specialistica in Management, con una specializzazione in metodi quantitativi per la gestione aziendale, presso l'Università di Roma Tor Vergata. Ho lavorato presso delle multinazionali sia nel settore assicurativo che medicale. Ho scelto di frequentare questo master per intraprendere un nuovo percorso professionale.
Ho conseguito una laurea in fisica a Roma, con specializzazione in meccanica statistica. Durante la magistrale ho avuto modo di approfondire concetti quali Reti Neurali, Processi Stocastici e Sistemi Complessi, acquisendo conoscenze teoriche alla base di molti algoritmi di ML. Appassionato di programmazione e analisi quantitative, ho trovato nella Data Science il punto di incontro tra questi due mondi, e ho deciso di iscrivermi al master in Big Data per seguire il mio sogno di lavorare in quest'ambito. Nel tempo libero mi piace andare a passeggiare in montagna.
Ho conseguito la laurea in Fisica presso l'Università degli Studi di Roma "La Sapienza". Durante la mia tesi ho iniziato ad interessarmi all'attività di ricerca con lo studio delle reti economiche e tecnologiche bipartite. Successivamente sono stata assunta come Solution Developer lavorando su diversi progetti. Ho quindi deciso di iscrivermi al Master in Big Data Analytics & Social Mining per via del mio crescente interesse per il mondo del Machine Learning e dei Big Data.
Mi sono laureato in filosofia nel 2018 all’università di Roma Tre con una tesi sul ruolo della probabilità nell’interpretazione della Meccanica Quantistica. I miei interessi in ambito filosofico sono sempre stati al limitare delle scienze fisiche e matematiche. In particolare, mi sono interessato di probabilità, interpretazione delle teorie fisiche e logica. Dopo questi anni di studio della filosofia, ho voluto approfondire l’aspetto quantitativo dei miei interessi. In particolare, ho cercato di costruirmi una buona base di analisi e geometria e ho ulteriormente approfondito alcuni aspetti della logica matematica. Durante questo periodo mi sono avvicinato al mondo dei Big Data e del Machine Learning ed ho deciso così di iscrivermi al master offerto dall’università di Pisa, dove sto apprendendo i suoi metodi. La costruzione di modelli e l’uso delle altre tecniche sono adesso la mia passione. Vorrei lavorare in un’azienda del settore per occuparmi di Data Science a tempo pieno.
Dopo il conseguimento della Laurea Magistrale in Ingegneria Biomedica presso l’Università di Pisa, ho svolto attività di ricerca e sviluppo nel settore biomedicale in ambito accademico, lavorando al progetto europeo Horizon2020 Endoo-EU. In questo contesto, ricco di stimoli, è nata la mia curiosità verso il mondo della Data Science. Durante l’esperienza di SQA Engineer in un contesto aziendale strutturato come quello di una multinazionale, ho continuato ad informarmi sulle tematiche inerenti la Data Science e le sue infinite possibilità di applicazione con l’obiettivo di trasformare questo mio personale interesse in un’opportunità lavorativa concreta. Da qui la decisione di iscrivermi al Master in Big Data Analytics & Social Mining.
Nato a Roma nel 1994. Ho studiato Lettere Moderne presso l'università di Tor Vergata e ho conseguito la laurea magistrale in Filologia Moderna all'università La Sapienza di Roma con una tesi sul Robot nella letteratura occidentale. Sempre interessato al rapporto tra competenze tecnologiche e umanistiche, ho deciso di iscrivermi al Master in Big Data Analytics and Social Mining per avere formazione e competenze a 360 gradi. LinkedIn: linkedin.com/in/gianluca-sperduti-b14364164
Tina Martino ricopre attualmente il ruolo di Head of Value Proposition in Octo Telematics, azienda leader nella telematica assicurativa e nei servizi di smart mobility. Dopo la Laurea in Scienze dell’Informazione, ha lavorato in Telecom Italia come progettista di Reti TLC e marketing di prodotto verticale. Si è occupata di soluzioni di infomobilità, ricoprendo diversi ruoli tecnici e commerciali prima in Viasat e poi in Siemens dove è stata responsabile di progetti "Internet delle cose" in differenti contesti applicativi (home, automazione industriale, automobili connesse). L’attenzione ai temi dell’innovazione e la ricerca di nuove prospettive con cui guardare la quotidianità hanno contraddistinto il suo percorso professionale.
Nato a Roma. Ha percepito l’importanza in una equipe scientifica di una figura che sappia gestire, elaborare ed interpretare una ingente mole di dati in seguito alle esperienze acquisite durante le proprie attività di ricerca; prima nel corso del Tirocinio Formativo (sistemi informatici geografici) e successivamente durante lo svolgimento della Tesi di laurea Magistrale in Biologia Marina elaborando dei dataset forniti dall’ISPRA (Istituto Superiore per la Protezione e la Ricerca Ambientale). Si iscrive al Master offerto dall’Università di Pisa in Big Data & Social Mining, con l’obiettivo di acquisire le competenze proprie del Data Scientist. In particolare, il suo interesse è quello di riutilizzare le capacità acquisite nel processo decisionale e di indagine scientifica, con particolare attenzione alla ricerca ambientale.
Linkedin link: https://www.linkedin.com/in/franco-savastano-906a81ab/
Luisa Bonanome ha 27 anni, è nata a Roma e, nel 2016, si è laureata in “Psicologia applicata ai contesti della salute, del lavoro e giuridico forense”, all'Università La Sapienza di Roma. Conclusi gli studi, ha intrapreso il tirocinio obbligatorio post-laurea presso Culture srl: società di ricerca e comunicazione fondata dalla Dott.ssa Felicia Pelagalli, esperta in human digital transformation, analisi dei dati e consulenza aziendale. Stimolata da suddetta esperienza, ha deciso di proseguire in questo ambito iscrivendosi al Master, per indirizzare le proprie competenze professionali nell’ambito dell’analisi dei dati e per essere introdotta a quei nuovi approcci e strumenti che si stanno rivelando fondamentali per incentivare il cambiamento verso, quella che viene oggi definita, una cultura Data Driven.
Laurea Triennale in Fisica, Master di I livello in Statistica per i Sistemi Informativi e Laurea Magistrale in Innovazione Tecnologica e Design per i Sistemi Urbani. Per la tesi di laurea magistrale ho sviluppato un'analisi di geomarketing finalizzata a stilare un ranking di punti vendita attraverso la realizzazione di un indicatore composito in grado di descriverne il livello di competitività. Le potenzialità economiche sono state valutate in termini di capacità di acquisto della popolazione residente in ciascun bacino di utenza e delle sue specifiche caratteristiche, sia del punto vendita stesso, sia del contesto urbano all'interno del quale era situato. Le informazioni relative a ciascuno degli ambiti territoriali sono state ricostruite sulla base dei risultati del Censimento della popolazione per sezioni censuarie e della tipologia di uso del suolo. Infine l'iscrizione al Tim Big Data Challenge 2015 che mi ha dato modo di lavorare con i dati relativi alle telefoniche.
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