Lista Episodi

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Si discute, si raccolgono feedback e si scambiano materiale e consigli utili!

 

Ep.1 – Gianluca Malato, Data Scientist

Gianluca è un fisico teorico di formazione, specializzato in statistica e data science. Ci racconta le sue strategie nell’analisi dei dati, maturate con l’esperienza decennale in Poste Italiane e anche grazie alla sua passione per la scrittura divulgativa. Trovate tutti i suoi interessantissimi articoli a questo link. Novità: potete trovare i corsi di machine learning erogati direttamente da Gianluca a questo link.

 

Ep.2 – Federico Rucci, Data Science Team Leader

Federico, di formazione statistica, coordina il suo team in Analytics Network nello sviluppo di progetti di machine learning per le aziende. Ci trasmette tanti spunti e consigli pratici con aneddoti, talvolta divertenti, tratti dalla sua carriera lavorativa. Sottolinea l’importanza di comprendere bene il problema da risolvere e come “metterci la testa” dentro gli algoritmi.

 

Ep.3 – Gianmario Spacagna, ​Director of Artificial Intelligence

Gianmario è un ingegnere software con un curriculum lunghissimo e ricco di importanti esperienze che lo hanno portato al suo ruolo attuale nell’azienda Brainly. È anche il fondatore della community Data Science Milan con la quale organizza periodicamente degli eventi per professionisti e appassionati della data science. Fa notare come anche la creatività giochi un ruolo importante in questo mestiere.

 

Ep.4 – Costanza Balboni Cestelli, Head of Business Intelligence and Analytics

Costanza si trova a capo di un team nella divisione Real Estate di Generali e ci dà una visione del ruolo manageriale in ambito data science. Crede nell’importanza di una solida base teorica per poter padroneggiare bene gli strumenti, condivide il suo approccio “business-oriented” e sottolinea l’attenzione da dedicare al cliente finale.

 

Ep.5 – Riccardo Lorenzon, Lead Data Scientist

Riccardo è un ingegnere matematico con un’esperienza di cinque anni in Data Reply e adesso leader del team di data science in Whirlpool. Reputa importanti e formative le esperienze pratiche su progetti di varia natura e in ambiti diversi, per sviluppare competenze orizzontali e per capire quale strada è la migliore per ciascuno. Crede fortemente nel ruolo della community per crescere e migliorare tutti insieme.

 

Ep.6 – Enrico Tonini, Data Scientist & R Programmer

Enrico è uno statistico di formazione e di professione e ci racconta delle sue diverse esperienze in consulenza dopo il dottorato di ricerca, dei diversi strumenti che utilizza e delle figure con cui si interfaccia. Da affezionati programmatori in R, ci scambiamo opinioni e consigli pratici su questo linguaggio, mettendone in luce i punti di forza e analogie e differenze con altri strumenti.

 

Ep.7 – Emanuele Fabbiani, Co-founder di xtream & Chief Data Scientist

Emanuele è un ingegnere informatico che sta per concludere un PhD in applied machine learning, durante il quale ha anche fondato xtream. Ci porta dritti nel mondo della sua startup, nella quale si sviluppano modelli di machine learning per il settore energetico. Crede nella ricerca e si impegna a creare valore nel business grazie alle conoscenze e alle metodologie apprese nel mondo accademico.

 

Ep.8 – Jacopo Radaelli, Lead Data Scientist

Jacopo ci racconta del suo viaggio che l’ha catapultato nel mondo della data science, partendo dall’ingegneria gestionale, passando dalla consulenza, fino ad arrivare a L’Oréal Italia, azienda leader mondiale del settore. Parla dei suoi strumenti preferiti, della collaborazione tra persone per la risoluzione del problema e della semplicità come uno dei cardini dei processi.

 

Ep.9 – Pier Paolo Ippolito, Data Scientist, Editor & Writer Towards Data Science 

Pier Paolo ha studiato ingegneria e intelligenza artificiale a Southampton e adesso vive e lavora a Londra per SAS Institute. La passione per la scrittura lo ha portato a scrivere numerosi articoli divulgativi e a diventare editore per Towards Data Science. Sottolinea come si debba porre attenzione anche a tutto quello che c’è attorno all’analisi e modellazione dei dati, ovvero infrastrutture, processi, pratiche e comunicazione. Link al suo sito web.

 

Ep.10 – Rosaria Silipo, Principal Data Scientist

Rosaria porta un’esperienza di quasi trent’anni nella data science e ha visto nascere e crescere molti degli algoritmi che utilizziamo oggi. In quanto  “evangelist” di KNIME, ci presenta questa interessante e potente piattaforma free, open-source e integrabile con altri strumenti e linguaggi. Inoltre è la responsabile dei colloqui e dell’assunzione di tutti i membri del suo team, quindi ci condivide i suoi punti di vista e suggerimenti per essere degli ottimi data scientist. Rosaria omaggia gentilmente gli ascoltatori con il libro KNIME Beginner’s Luck, scaricabile gratuitamente a questo link, utilizzando il codice sconto DATA-DRIVEN-PEOPLE-0421 entro il 30 Giugno 2021.

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Ep. Bonus – Live summary(10_Episodi) + Q&A

Grande recap dei primi 10 episodi con commenti, considerazioni personali e live chat, in compagnia del nostro affezionatissimo Enrico!

Tutti i libri menzionati nella carrellata finale con link diretto ad Amazon a questo link.

NOVITÁ: Io e Giuseppe Gullo, il fondatore di profession.ai e lo stesso che ha creato tutti i corsi, abbiamo deciso di collaborare! Pertanto, se utilizzerete il codice DATADRIVENPEOPLE al momento dell’acquisto, otterrete uno sconto del 30% su tutti i suoi corsi di machine learning e deep learning! Dico chiaramente che è un codice di affiliazione, quindi usandolo darete un piccolo sostegno indirettamente anche al mio canale!

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Ep.11 – Michael Saruggia, AI & Data Strategy Advisor

Michael è un consulente strategico indipendente che utilizza i dati e la tecnologia per portare valore di business alle aziende. In questo episodio, un po’ diverso dal solito, ci porta l’esperienza di quella che può essere una carriera nel mondo della data science senza essere un data scientist. Un punto di vista differente, lavorativo e di approccio, ma sicuramente interessante come anche i suoi contenuti sul suo sito web e sul suo nuovo canale YouTube.

 

Ep.12 – Paola Tellaroli, Biostatistician

Paola è una biostatistica e lavora nella clinical CRO OPIS. Dopo varie esperienze formative e lavorative in diversi stati e città, ha trovato ciò che la rende fiera e felice di fare il suo lavoro: fare ricerca medica e così aiutare le persone attraverso un uso sapiente della statistica. Grande appassionata di dati e programmazione, fondatrice della community di Facebook Gruppo Statistici – Italia e scrittrice. Visitate il suo profilo da questo link e scaricate gratuitamente uno dei suoi libri, Saluti da Detroit, da questo link.

 

Ep.13 – Enrico Pegoraro, Statistician, Data Scientist

Enrico è un condensato di esperienza e passione per la statistica e l’informatica, sviluppate in 30 anni di esperienza sul campo come libero professionista, consulente, formatore e smanettone. Un episodio super tecnico, nel quale si può ascoltare chi ha visto veramente quasi ogni tipo di hardware, linguaggio e software. Trovate anche una sua vecchia guida per l’applicazione di diversi tipi di modelli in R a questo link.

 

Ep.14 – Giuseppe Gullo, AI Engineer & Coach

Giuseppe è il fondatore di ProfessionAI, l’online Academy Italiana dedicata a Data Science e AI, che oggi conta quasi 20.000 studenti. Ha scritto la sua prima riga di codice a 13 anni da un letto d’ospedale e in seguito, poco più che maggiorenne, inizia ad interessarsi all’intelligenza artificiale. Dopo una breve esperienza da freelancer decide di diventare imprenditore, con l’obiettivo di sfruttare le enormi potenzialità dell’AI per migliorare le condizioni di vita delle persone.

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Ep.15 – Alessia Sarica, Researcher in Biomedical Engineering

Alessia ha concentrato tutti i suoi studi nell’ingegneria biomedica, che l’hanno condotta a diventare una ricercatrice nell’ambito delle neuroscienze, all’Università Magna Graecia di Catanzaro. A supporto di medici, psicologi e della ricerca clinica, utilizza gli algoritmi di machine learning per analizzare dati estratti da esperimenti di neuroimaging, al fine di studiare e prevedere l’andamento di malattie come l’Alzheimer.

 

Ep.16 – Sara Iacozza, Chief Data Officer & UX Researcher

Sara ha studiato lingue e neuroscienze prima di appassionarsi al mondo dei dati e della programmazione. Adesso, nell’azienda in cui lavora, è responsabile e coordinatrice delle strategie legate ai dati, soprattutto per quanto riguarda l’esperienza utente. Inoltre è co-fondatrice della community italiana di R-Ladies, che unisce tante appassionate di statistica, data science e programmazione e favorisce l’inclusione delle figure femminili in questo mondo.

 

Ep.17 – Alberto Danese, Head of Data Science & Kaggle Grandmaster

Alberto, ingegnere informatico, ha iniziato la sua carriera come consulente in sicurezza informatica per poi specializzarsi nel mondo dei dati, e adesso è responsabile del team di data science in Nexi. È un grande appassionato di Kaggle, di cui è l’unico Grandmaster italiano, grazie a diverse “medaglie d’oro” ottenute in competizioni internazionali su questa piattaforma.

 

Ep.18 – Piero Savastano, Freelance Data Scientist

Piero è un personaggio un po’ stravagante ma assolutamente da ascoltare! Con la sua formazione che va dalla psicologia all’intelligenza artificiale, si è occupato di tanti progetti in diversi ambiti in qualità di libero professionista, divulgatore e public speaker. Consiglio di visitare il suo canale YouTube che è ricco di spiegazioni, tutorial e contenuti interessanti sul mondo della data science in uno stile tutto suo.

 

Ep.19 – Gian Maria Campedelli, Researcher in Computational Criminology

Gian Maria ha studiato scienze politiche e sociali. Durante il dottorato in criminologia, la sua curiosità lo ha portato a imparare linguaggi di programmazione, machine learning e deep learning, che ha mescolato perfettamente con le sue competenze. Adesso è un ricercatore al’Università di Trento e si impegna nello studio e nella previsione di fenomeni criminali e terroristici nel mondo. Link al paper di cui ci parla nell’episodio.

 

Ep.20 – Lucia Marinozzi, Data Scientist

Lucia ha studiato economia e finanza e, grazie alla sua curiosità e a degli studi specifici più approfonditi, successivamente si è tuffata nel mondo della data science. Adesso è approdata in Enel Group, in cui si occuperà di computer vision. Racconta le sue idee e strategie con l’esperienza di chi ha preso parte in diversi progetti e ha toccato con mano tanti strumenti in ambito machine learning e deep learning.