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Giulio Rossetti ha conseguito il dottorato di ricerca in Informatica presso l'Università di Pisa nel 2015 con una tesi dal titolo "Social Network Dynamics". Attualmente è ricercatore presso ISTI-CNR, e membro del KDD Lab (Knowledge Discovery and Data Mining). I suoi interessi di ricerca ruotano intorno all'analisi di Big Data per lo studio e la modellazione di eterogenei aspetti del comportamento sociale tra cui: l'analisi evolutiva di reti complesse; lo studio di processi diffusivi; la definizione di approcci data-driven finalizzati alla caratterizzazione e predizione del successo.

Franco Maria Nardini (http://hpc.isti.cnr.it/~nardini/) è attualmente ricercatore presso ISTI-CNR di Pisa. Ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell'Informazione presso l'Università di Pisa nel 2011 discutendo la tesi ``Query Log Mining to Enhance User Experience in Search Engines''. I suoi interessi di ricerca si concentrano su Web Information Retrieval, Data Mining e Machine Learning. Franco Maria Nardini è membro del comitato di programma di importanti conferenze in IR e DM come ACM CIKM, SIGKDD, WSDM.

È professore ordinario presso il Dipartimento di Informatica dell'Università di Pisa, dove fa parte del laboratorio di ricerca congiunto con ISTI-CNR denominato KDDLAB (http://www-kdd.isti.cnr.it). Ha conseguito il dottorato di Ricerca in Informatica nel 1999, con una tesi premiata dal capitolo italiano della European Associatation for Theoretical Computer Science. Insegna corsi di (laboratorio di) datawarehousing e data mining e di tecnologie per il web marketing.

È un Ricercatore del laboratorio Knowledge Discovery and Data Mining (KDD Lab) dell'Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione del CNR. Le sue attività di ricerca ruotano attorno all'analisi e la comprensione di dati di mobilità, in particolare con strumenti di clustering di dati strutturati, estrazione di indicatori di performance e rappresentazione visuale dei pattern estratti.

È ricercatore presso l'istituto ISTI del CNR, Pisa. Ha una laurea in Scienze dell'informazione (1996) ed un dottorato di ricerca in Informatica (2001) ottenuti presso l'università di Pisa. I suoi temi di ricerca includono il data mining in generale, metodi di clustering, mobility data analysis e le loro applicazioni. Ha partecipato a numerosi progetti nazionali ed internazionali, tra cui il più recente PETRA, progetto europeo incentrato sul tema della mobilità in ambito "smart cities". E' stato visiting researcher presso vari istituti internazionali, tra cui l'M.I.T.

Fabrizio Lillo è Professore Ordinario di metodi matematici per l'economia e le scienze attuariali e finanziarie presso l'Università di Bologna. Fino al Maggio 2017 è stato Professore associato di Matematica finanziaria presso la Scuola Normale Superiore, Pisa, dove ha diretto il gruppo di Finanza Quantitativa. E' stato anche Professore e membro dell'External Faculty del Santa Fe Institute (USA). Ha conseguito la laurea e il dottorato  di ricerca in Fisica presso l'Università di Palermo.

È professore ordinario di algoritmi e prorettore per la ricerca applicata e l’innovazione dell’Università di Pisa. Coordina il laboratorio di ricerca Advanced Algorithms and Applications (Acube Lab, http://acube.di.unipi.it) la cui ricerca si svolge nell’ambito dell’algoritmica per big data, con particolare riferimento a grandi collezioni di dati testuali. E’ autore di più di 120 pubblicazioni su riviste e conferenze internazionali, 6 brevetti US (di cui 2 già accettati, e 3 di proprietà Yahoo!