Giulia ha ricevuto la laurea specialistica in Matematica presso l'Università degli studi di Padova con la votazione 110/110. Dopo aver ottenuto il Corso di Alta Formazione in Finanza Matematica presso l'Università di Bologna con la votazione 30/30 Lode, ha ottenuto il Ph.D. in Matematica per la Finanza presso la Scuola Normale Superiore di Pisa nell Ottobre 2017 con la votazione di 70/70 Lode. Attualmente è postdoc alla Scuola Normale Superiore di Pisa.
Giuseppe Prencipe è attualmente Professore Associato presso il Dipartimento di Informatica dell'Università di Pisa. I suoi interessi di ricerca vertono su sistemi distribuiti, mobile e wearable computing; ha al suo attivo oltre 50 pubblicazioni scientifiche su riviste e atti di conferenza internazionali, e ha partecipato a numerosi progetti di ricerca nazionali e internazionali. Ha contribuito alla progettazione e allo sviluppo di soluzioni software dedicate ad ambienti distribuiti popolati da robot mobili, e ha sviluppato applicazioni mobili su piattaforme Android, Android Wear e iOS.
Questo modulo introduce nozioni della teria dei grafi per analizzare grandi reti socio-economiche. L'analisi poi ci condurrà alla descrizione della modellazione di vari fenomeni e alla corretta definizione di benchmarks con l'uso di un approaccio ispirato alla fisica statistica classica.
Questo modulo presenta metodologie, tecniche e tools di analisi statistica per data science: conoscenza di base della teoria della probabilità, variabili random, modelli statistici, estimation theory, test delle ipotesi, bootstrap, e conoscenza di base dell'analisi delle serie temporali. Il modulo mostra l'applicabilità in casi di studio nel dominio della finanza.
Ha conseguito la laurea specialistica in Informatica all'Università di Salerno e il dottorato di ricerca in Informatica all'Università di Pisa, con la tesi "Human Mobility, Social Networks and Economic Development: a Data Science perspective".
Leonardo Nizzoli è nato a Pisa nel 1984. Dopo essersi laureato in Fisica nel 2010, ha lavorato per più di 5 anni come ricercatore in una azienda R&D impegnata nella realizzazione di marine wave energy converters. Nel 2016 ha frequentato il Master di II livello in Big Data Analytics and Social Mining dell’Università di Pisa.
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.
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.
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.
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