Data Science

Nell’ultimo decennio la simultanea crescita delle reti informatiche e delle capacità di memorizzazione dei supporti hanno permesso di avere a disposizione grandi quantità di dati accessibili anche in remoto.  L’obiettivo dell’apprendimento automatico (machine learning) e, più in generale, dell’analisi dati è di costruire modelli che permettano di estrarre le informazioni rilevanti e di definire algoritmi che possano ricavare le informazioni mancanti.  Ad esempio, le aziende di commercio elettronico adattano l’offerta dei prodotti alle esigenze dei singoli clienti analizzando i precedenti acquisti fatti sul proprio sito e le preferenze espresse dai possibili acquirenti sui social network. In ambito medico, confrontando le sequenze genetiche di persone sane e di pazienti affetti da una specifica patologia si cerca di prevedere la comparsa e l’evoluzione della malattia, anche al fine di predisporre la terapia più funzionale al singolo malato. 

a cura di Ernesto De Vito Professore Ordinario di Probabilità e Statistica Matematica e Alessandro Verri, Professore Ordinario di Informatica, Università di Genova.

  • Andrea Capozio

    Data Analyst presso Enel SpA

    "La figura del Data Scientist nelle aziende ha trovato la sua naturale collocazione in ambito ICT o Marketing, ma negli ultimi anni sta prendendo piede in ambienti più amministrativi come quello dello Human Resources."
  • Anna Codispoti

    On Board Pricing Coordinator per Costa Crociere

    "Studiare matematica mi ha permesso di crescere personalmente e professionalmente, imparando ad affrontare le criticità con sguardo razionale e innovativo."
  • Paola Console

    Data Scientist per Enel

    "La matematica è [...] ancora il mio pane quotidiano, ed è uno strumento fondamentale per leggere, modellare ed interpretare le informazioni che mi vengono affidate."
  • Shuyi Yang

    Data Scientist del Big Data Lab di Intesa Sanpaolo

    "Ho avuto un pizzico di fortuna nel mio percorso ma sono certo che un qualunque laureato in matematica possa cavarsela altrettanto bene nel mondo del lavoro perché la predisposizione al problem solving, l'attenzione ai dettagli e la capacità di astrazione sono armi formidabili contro le sfide di questo secolo."