Il periodo di tirocinio previsto dal Master è di 300 ore, corrispondenti a 12 CFU, da svolgersi individualmente o in piccoli gruppi presso una delle aziende ed istituzioni partner del master, sulla base di un progetto concordato e sotto la supervisione di un team di tutor composto da docenti del master e responsabili aziendali.
Il modulo prevede attività seminariali che riportano esperienze e casi di studio/uso di Big Data analytics e Social Mining da parte del laboratorio SoBigData.eu e delle aziende ed istituzioni partner del Master.
Il modulo prevede attività seminariali che riportano esperienze e casi di studio/uso di Big Data analytics e Social Mining da parte del laboratorio SoBigData.eu e delle aziende ed istituzioni partner del Master.
Il modulo si propone di introdurre le nozioni etico-legali di privacy, anonimato, trasparenza e discriminazione, anche in riferimento al quadro normativo comunitario e alla sua evoluzione in corso. Saranno mostrati i modelli e le tecnologie di privacy-by-design e di difesa dei diritti degli utenti, che permettono l'analisi di Big Data nel rispetto del diritto alla protezione dei dati personali, alla trasparenza e al trattamento non discriminatorio.
Il modulo ha l'obiettivo di preparare gli studenti alla presentazione della conoscenza estratta dai Big Data attraverso narrazioni che sfruttano la multimedialità. Presenta anche le più significative esperienze recenti di giornalismo e narrazione basate su informazioni quantitative estratte da varie sorgenti di dati.
Davide Gazzè è Software Architect presso la Integris S.r.l e si occupa della progettazione e sviluppo di una piattaforma di analisi di Big Data in campo semantico. Nel 2015, ha conseguito un dottorato di ricerca presso la scuola Leonardo da Vinci di Pisa con una tesi dal titolo: “Social Media Monitoring and Analysis: Multi-domain Perspectives”.
Ho conseguito il Master Biennale in Comunicazione della Scienza alla Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati di Trieste e lavoro nell'ambito collaborando con diverse istituzioni. In particolare, scrivo le pagine di scienza e tecnologia di diverse riviste nazionali, tra cui Repubblica e L'Espresso. Sono borsista al KDD Lab (Università di Pisa - Cnr), dove mi occupo della comunicazione del master in Big Data, del corso di laurea in Business Informatics e delle attività di laboratorio.
Tiziano Fagni è un ricercatore informatico che lavora presso l'ISTI,CNR con interessi di ricerca che coprono i settori del machine learning e del data mining, e principalmente focalizzati su problematiche di NLP applicate in contesti applicativi di text analytics. Sempre in ambito testuale, si interessa anche di problematiche di scalabilità degli algoritmi di machine learning su domini applicativi di tipo BIG DATA e ultimamente anche di tecnologie di deep learning.
Il modulo ha lo scopo di presentare metodi di base e tecniche di visualizzazione per la presentazione efficace di informazione preveniente da diverse sorgenti: dati strutturati (relazionali, gerarchie, alberi), dati relazionali (social network), dati temporali, dati spaziali e dati spazio-temporali. Attraverso lo studio di metodi e strumenti esistenti, verranno presentati alcuni scenari di analitica visuale.
Daniele Fadda, nato a Milano 5-10-81, si laurea in Communication Design presso il Laboratorio Density Design del Politecnico di Milano nel 2010. Attualmente svolge la libera professione occupandosi prevalentemente di progetti di promozione e storytelling territoriale (nei comuni di Pisa e Città della Pieve - PG). Si è occupato di rappresentazione visiva di sistemi complessi e di visualizzazione di dati riguardanti soprattutto le infrastrutture per i trasporti e ha collaborato con diversi studi di architettura come consulente per la comunicazione.
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