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Mi occupo attualmente di acquisizione ed analisi di dati di test su prototipi e nuovi prodotti, in ambito Turbomachinery, presso il laboratorio di ricerca e sviluppo di Nuovo Pignone (BHGE) a Firenze. Durante il mio dottorato in Fisica delle Particelle, svolto tra Firenze e Ginevra, ho lavorato all'analisi dei dati raccolti dall'esperimento CMS del CERN, utilizzando anche tecniche di machine learning. Il mio lavoro era rivolto alla ricerca di nuova fisica (un secondo bosone di Higgs) attraverso il confronto statistico delle evidenze sperimentali con simulazioni Monte Carlo, e all'ottimizzazione dell'algoritmo di ricostruzione di tracce di particelle cariche per il trigger di alto livello dell'esperimento. https://www.linkedin.com/in/valentina-gori-8b077589/

Ho conseguito nel 2014 la Laurea Magistrale in Biotecnologie Molecolari e Industriali all’Università di Pisa con una tesi sperimentale sul ruolo di una proteina di pioppo nei processi di tolleranza allo zinco nell’ambito della fitodepurazione dei suoli inquinati da metalli pesanti. Nello stesso anno ho ottenuto l’Abilitazione all’esercizio della professione di Biologo presso l’Università di Pisa. Durante il mio percorso ho compreso l’importanza di un approccio multidisciplinare alla risoluzione dei problemi e della gestione e dell’interpretazione dei dati. Dalla volontà di acquisire competenze in questo ambito è scaturita la decisone di iscrivermi al Master in Big Data Analytics & Social Mining.

Barbara Ranghetti ha 26 anni ed è nata e cresciuta a Bergamo. Ha frequentato la facoltà di Fisica presso l’Università degli Studi di Milano-Bicocca, conseguendo la laurea triennale con una tesi sperimentale condotta presso il laboratorio di radioattività dell’università, nell’ambito della fisica applicata all’ambiente. Consegue quindi la laurea magistrale con Lode presso lo stesso ateneo a novembre 2018, con una tesi dal titolo “Caratterizzazione di flussi di neutroni mediante misure di spettroscopia neutronica”, svolta presso il laboratorio di radioattività dell’ateneo e il centro di ricerche ENEA (Casaccia, Roma). Durante gli anni di laurea magistrale inizia ad interessarsi ai Big Data e decide quindi di proseguire il suo percorso iscrivendosi al Master, per ampliare le conoscenze informatiche applicate all’ambito dell’analisi dati.

Dopo il liceo classico, si iscrive ad Economia  e a 24 anni inizia il proprio percorso lavorativo nel mondo della consulenza, abilitandosi alla professione di commercialista. Passato un periodo dedito alla consulenza fiscale e analisi finanziaria presso primari studi di Milano, si appassiona al turnaround management e contenzioso bancario. Grazie alla propria esperienza comprende l'importanza per le aziende di una gestione capillare della custodia e dell'analisi dei dati, soprattutto con valenza strategica. E' con l'entrata in vigore del GDPR che diventa anche consapevole del valore di un utilizzo compliant degli stessi. Si iscrive al Master per dare un valore aggiunto al proprio percorso ed alla propria formazione e acquisire familiarità con strumenti avanzati per l'analisi e gestione dei dati.

Ho conseguito la laurea in Ingegneria Nucleare nel 2010 presso l’Università Statale di Scienze Tecniche degli Urali di Ekaterinburg, Russia, con una specializzazione in Radioprotezione dell’Uomo e dell’Ambiente. Durante il terzo anno dell’università ho iniziato ad interessarmi alle discipline economiche e ho quindi deciso di prendere la laurea breve in Economia e Gestione Aziendale, parallelamente alla principale. Subito dopo la laurea, ho iniziato a lavorare presso l’agenzia federale russa «Rosatom», la quale è responsabile dell’intero ciclo di trattamento, stoccaggio e contabilità delle scorie radioattive. Come ingegnere di gestione e controllo, ero responsabile della raccolta dei dati per un data-base federale dei rifiuti radioattivi e inoltre utilizzavo questi dati per ulteriori analisi statistiche.

Ho conseguito la laurea triennale in Ingegneria Biomedica e la laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, entrambe presso l'Università di Pisa. Nel corso della tesi magistrale, spinta da una forte curiosità, mi sono avvicinata allo studio del Data Mining e del Machine Learning. Nello specifico, ho utilizzato queste tecniche su un ampio dataset relativo alle visite in Pronto Soccorso per costruire dei modelli predittivi dei tempi di attesa dei pazienti. Attualmente ho una borsa di ricerca presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Energia, dei Sistemi, del Territorio e delle Costruzioni dell'Università di Pisa in cui mi occupo di predictive analytics applicati in ambito healthcare. Partecipo al master in Big Data Analytics per rafforzare le mie competenze informatiche ed esplorare l'ampia varietà di tecniche offerte dalla Data Science.

Nata e cresciuta a Lucca; ho conseguito la laurea magistrale in Matematica presso l’Università di Pisa. Dal 2003 lavoro come analista presso Agos S.p.A, un’importante società finanziaria italiana di credito al consumo. Mi sono iscritta al Master in Big Data Analytics per poter arricchire le mie competenze con le nuove tecniche di analisi che il mercato propone, ad esempio sull’analisi dei testi raccolti dai social network o in genere dal web, senza perdere mai di vista l’etica del loro utilizzo.

Sono laureata in Filosofia all'Università di Pisa, attualmente dottoranda in Storia della Filosofia presso l'Università di Roma Tre e Tor Vergata e membro della Scuola Internazionale Superiore per la Ricerca Interdisciplinare (DISF, Pontificia Università della Santa Croce, Roma), mi occupo dell'analisi dei manoscritti teologici di Isaac Newton e mi sono avvicinata al mondo dei big data per soddisfare alcune curiosità legate al mio lavoro, riempire alcune lacune e conoscere nuovi e innovativi ambiti del sapere.

Nata a Messina, consegue nel 2016 la Laurea Magistrale in Traduzione Letteraria e Saggistica con la votazione di 110/110 con lode. Nello stesso anno frequenta la SATT (School of Advanced Technologies for Translators) presso la Fondazione Bruno Kessler di Trento conseguendo una certificazione di competenze nell’utilizzo del CAT tool Matecat. Ha lavorato come insegnante di inglese nelle scuole private di perfezionamento linguistico ed ha ricevuto incarichi di supplenza presso la scuola pubblica. Ha ricoperto il ruolo di assistente di lingua italiana all’estero presso il dipartimento di Modern Languages della Cardiff University lavorando nel frattempo come traduttrice freelance per l’azienda Translated. Nel 2017 si iscrive al Master in Big Data & Social Mining per integrare le conoscenze pregresse con strumenti innovativi, concentrando il proprio interesse sull’analisi computazionale e l’elaborazione di testi digitali ed il Machine Learning.

Giornalista pubblicista, ha scritto per varie testate nazionali e locali tra cui D di Repubblica, il Venerdì, Affari&finanza, inGenere.it, Redattore Sociale, AdnKronos, il Tirreno. Dal 2015 lavora a Openpolis, osservatorio civico che usa gli open data per progetti di trasparenza delle istituzioni e delle amministrazioni pubbliche. Laureata in lingue e specializzata in giornalismo d'inchiesta all'università La Sapienza, ha approfondito gli aspetti del reportage narrativo e studiato le tecniche di editing, semplificazione linguistica e desk redazionale con un master in copy editing. I dati sono diventati una frequentazione assidua nella rivista di economia inGenere.it, dove ha lavorato per più di tre anni. Ha seguito diversi corsi di data journalism e data visualization tra cui una summer school in data journalism alla Sissa di Trieste, e un corso di visual journalism all'università di Bolzano.
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