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Nato a Milano il 20/01/1983, residente a Milano. Laureato in Scienze Sociali presso l’università degli Studi di Milano, ha iniziato ad affacciarsi al mondo dei dati con un'esperienza come ricercatore junior presso Ipsos-MORI, a Londra. Tornato in Italia, inizia a lavorare presso ISPO Ricerche come ricercatore quantitativo, seguendo progetti di studio delle opinioni in svariati ambiti, dalla cultura alla finanza, diventando, nel 2011, responsabile del dipartimento digitale dell’Istituto, ISPO Click. Oggi quindi si occupa primariamente di ricerche online, curandone tutte le fasi: da quella di progettazione e definizione degli obiettivi di ricerca a quella di analisi dei dati e produzione del report. Ha deciso di frequentare il Master in Big Data Analytics e Social Mining perché crede che il futuro dell’analisi dei dati sia nella commistione delle tradizionali rilevazioni demoscopiche con lo studio dei big data, e che sarà sempre più necessario padroneggiarle entrambe.
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Mario Massimo Mazzarella, nato a Roma il 29-09-1982. Perito informatico e laurea specialistica in matematica presso Sapienza Università di Roma, con una tesi in analisi di sequenze di dati dal titolo “Similarità tra testi tramite la trasformata di Burrows e Wheeler”, con Erasmus presso Royal Holloway University of London. Lingue conosciute: inglese, certificazione PET. Linguaggi di programmazione conosciuti: C, C++, Python, JavaScript, SPARK, Matlab. Capo scout Agesci dal 2003 al 2007.

Fabio Santullo consegue una laurea triennale in scienze storiche all‘università di Pisa (2009) con una tesi dal titolo “un anno di battesimi a Pisa: 1557” contribuendo attivamente al progetto web “I battesimi di Pisa 1457 – 1557”. Continua i suoi studi all’università di Pisa conseguendo una laurea specialistica in storia e civiltà (2013) con una tesi dal titolo “I primi missionari gesuiti in Giappone e la prima ambasceria giapponese in Italia”. Dopo alcune esperienze lavorative nel mondo della didattica e dell’amministrazione sia privata che pubblica decide di frequentare il master Big Data and Social Mining per ampliare le proprie conoscenze nel mondo dei big data.

Paolo Verdini si è laureato in Filosofia presso l'Università di Pisa, dove ha conseguito anche la laurea specialistica in Filosofia e Forme del Sapere, con una tesi in Logica Matematica. I suoi interessi accademici spaziano dalla Teoria dei Modelli alla Filosofia del Linguaggio, fino a toccare argomenti legati alla Linguistica Applicata, ed è affascinato dalle potenzialità di ricerca mostrate dallo sviluppo del semantic web e dalla correlativa implementazione dei linguaggi naturali all'interno di contesti dominati dall'orientamento sintattico (per esempio, Speech recognition). Di recente, grazie alla stesura di una proposta di ricerca in Teoria dei Modelli Astratta ha vinto una borsa di ricerca presso il Center for Logic, Language and Computation sotto l'egida della Victoria University of Wellington, in Nuova Zelanda. A seguito del conseguimento del diploma di insegnamento Italiano Seconda Lingua (L2) dell'Università per Stranieri di Siena, ha lavorato come insegnante di Italiano sia in Italia che all'estero, ed è tutt'ora Blog Editor e Giornalista di intrattenimento digitale e cultura popolare giapponese per GameStop.it s.r.l., ovvero il settore italiano di GameStop Corp. Parla con fluidità e padronanza sei lingue (tra cui il Cinese Mandarino e il Giapponese), e ha inoltre completato un Master in Tecniche della Narrazione alla Scuola Holden di Torino.

Pietro Giuffrida (Vicenza 1982) ha lavorato dal 2006 presso diverse aziende svolgendo attività quali: gestione della tracciabilità, calcolo del costo industriale e del prezzo medio, programmazione di report scheudlizzati per la valutazione dell'andamento aziendale. I principali strumenti utilizzati nel corso dell'esperienza lavorativa sono python, SQL (vari dialetti), excel, oltre ai vari software più comuni. Buon conoscitore di Debian GNU-Linux, sviluppa applicazioni di vario genere orientate al trattamento dati come attività preliminare al decision making. Nel 2014 ha conseguito il dottorato di ricerca in filosofia.

Laureato Magistrale in "Ingegneria Biomedica" con votazione di 110/110 con  tesi di ricerca dal titolo “Analisi FEM e validazione sperimentale di disgiuntori rapidi per ortodonzia”, gli interessi di ricerca vertono principalmente sulla analisi strutturale di dispositivi biomedicali, attraverso l’uso di metodi di simulazione numerica su modelli tridimensionale. La conoscenza degli Elementi finiti è stata rafforzata dall’esperienza lavorativa fatta nell’ufficio di progettazione presso l’azienda Leone S.p.A come analista FEM. La passione per la programmazione nasce durate la collaborazione al L.I.A.B. (Laboratorio Interdisciplinare di Acustica Biomedica) del dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni dell’Università degli Studi di Firenze per l’elaborazione di un progetto di Analisi spettrale del pianto neonatale in ambiente MatLab e C.

Nato a Jesi (AN) il 01/01/1991. Dopo la laurea triennale in Economia e Commercio ottenuta presso L’Università Politecnica delle Marche si è trasferito a Roma dove nell’Ottobre del 2015 ha conseguito la laurea specialistica in Economia e Direzione d’Impresa (profilo Marketing) presso la Luiss Guido Carli. Sempre nel 2015 ha svolto un periodo di stage in Thales Alenia Space nel dipartimento di Strategy & Innovation. https://it.linkedin.com/in/marco-cardinaletti-75119aa7

Nato a Jesi nel 1989, Diploma di Liceo Scientifico, Laurea Triennale in Economia e Commercio ad Ancona, Laurea Specialistica in Scienze Statistiche a Siena, con lode. Una certa passione per i numeri l’ho avuta sin da bambino, a volte leggevo statistiche sui vecchi atlanti di carta, e mi divertivo a farci conti e confronti. Passione rimasta latente fino ai primi esami di Statistica all’Università. Non a caso ho scelto la Laurea Specialistica in questo settore, e lì ho ritrovato la vecchia passione. Laureato, ho cercato la via migliore per continuare a coltivare l’interesse e le competenze per la Statistica e in particolare per quell’arte di tirar fuori informazioni utili e interessanti da quelle “aride distese di dati” che sono la nostra materia prima. Questo Master mi è sembrato l’opportunità migliore, e ad oggi ne sono soddisfatto. Spero di poter imparare sempre cose nuove e trovare soddisfazioni crescenti in questo settore, oggi “di frontiera”, della Data Science.
https://it.linkedin.com/in/micheleferrucci

Nato a Pisa il 22/05/1984. Nell’ottobre 2010 consegue, con lode, la Laurea Specialistica in Fisica con una tesi sperimentale sulla propagazione non-lineare di un impulso laser intenso, ultra-corto in gas e plasmi sottodensi in condizioni di interesse per l’accelerazione laser di pacchetti di elettroni relativistici. Dall’inizio del 2011 alla fine del 2015, lavora presso l’azienda 40South Energy s.r.l. alla progettazione, realizzazione e test di dispositivi per la conversione del moto ondoso marino in energia elettrica. Si occupa principalmente della progettazione dei sistemi di controllo, della loro implementazione software e hardware, e delle simulazioni fluido-dinamiche necessarie a validarli, acquisendo capacità di programmazione sia in ambito di simulazione (Matlab, Mathematica, Comsol Multi-Physics) che di gestione di sistemi hardware complessi. Da sempre attivo nella vita politica, sociale e culturale della città di Pisa, è stato membro e socio fondatore dell’Associazione Culturale Aut-Aut, e ha fatto parte della redazione del sito di informazione www.autautpisa.it, online fino al 2014.

Nato a Busto Arsizio(VA) nel 1988, ho conseguito la laurea Magistrale in Ing. Biomedica presso il Politecnico di Milano. Ho vissuto sei mesi a Boston(MA) dove ho sviluppato la tesi magistrale riguardo lo studio di algoritmi innovativi per l’elaborazione di segnali di Skin Conductance (presso MIT e Harvard Medical school – MGH). Successivamente ho lavorato come assegnista di ricerca presso il CNR di Lecco nel campo della neuroriabilitazione, in particolare nella progettazione di ortesi sensorizzate, maturando esperienze di design elettronico, studio e applicazione di leghe SMA (Shape Memory Alloys) e di algoritmi di Machine Learning su dati accelerometrici provenienti da test clinici eseguiti su pazienti (ictus). Da allora mi sono innamorato del Machine Learning, Data Mining e linguaggi web, cercando di indirizzarmi verso questa affascinante strada.

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