Figura professionale: Data scientist

Nome Cognome: M. C.Età: 39
Cellulare/Telefono: Riservato!E-mail: Riservato!
CV Allegato: Riservato!Categoria CV: Business Intelligence / Data Scientist / DWH
Sede preferita: Roma

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Sommario

Data scientist

Esperienze

Ottobre 2018 – Oggi Figura ricoperta Data scientist Datore di lavoro Air srl Luogo Vigevano

Principali attività e responsabilità Come Data scientist per Air, start-up operante nel settore insurtech, mi occupo di analisi ad hoc e dell’implementazione di algoritmi di data-mining e predittivi a partire da dati rilevati da dispositivi IoT.

Nello specifico mi sto occupando di un progetto per l’elaborazione di un algoritmo di ricostruzione dei viaggi utilizzando i dati (real time) dei dispositivi gps-obd installati sugli autoveicoli dei clienti.

Principali mansioni:

Etl su dati non strutturati (S3, Dynamodb, API reverse geocoding Here e OpenStreetMap).

Definizione di algoritmo volto ad identificare, attraverso criteri cinematici, se un veicolo è in moto o stato di fermo.

Integrazione del suddetto algoritmo con campi provenienti dalle rilevazioni obd (centralina della macchina).

Automazione del processo etl e di identificazione viaggi.

Definizione ed ricostruzione di indicatori comportamentali al fine di svolgere analisi di interesse per il business.

Principali tecnologie utilizzate:

Python, Postgres SQL, Aws S3, AWS Athena,

Gennaio 2018 – Ottobre 2018 Figura ricoperta Data Scientist Datore di lavoro ThinkOpen srl Luogo Milano

Principali attività e responsabilità Data Scientist presso Like Reply.

All'interno del team di marketing automation mi occupo di sviluppare, testare e mantenere modelli di previsione e sistemi di raccomandazione per campagne di antichurn e up-selling cross-selling.

Tecnologie utilizzate: SQL (postgres, mysql), Python (pandas, numpy, scikit learn, beautiful soup etc), R. 

Luglio 2017 – Dicembre 2017 Figura ricoperta Data analyst Datore di lavoro Retex spa Luogo Milano

Principali attività e responsabilità Attività di ETL per progetti di Loss prevention su clienti retai:

1) Estrazione dati da diverse fonti.

2)Inserimento su database sql;

3)estrazione da database sql ed elaborazione al fine di ottenere i kpi di interesse

4)reportistica attraverso strumenti dedicati ( Excel, Qlik) o attraverso la creazione di soluzioni interne (python, R).

Aprile 2014 – Settembre 2016 Figura ricoperta Assistente alla didattica Datore di lavoro Università degli studi di Roma Tre Luogo Roma

Principali attività e responsabilità Lezioni frontali per il corso di Statistica multivariata.

Lezioni di programmazione (R) per il corso di statistica per il business.

Istruzione e Formazione

Data

Luglio 2016

Titolo della qualifica rilasciata

MasterClass in Data science

Istituto di istruzione o formazione

Manpower

Luogo

Roma

Principali tematiche / competenze professionali acquisite

Big data

Machine learning 

Database

 

Data

Luglio 2013

Titolo della qualifica rilasciata

Msc in Economics

Istituto di istruzione o formazione

Luiss Guido Carli

Luogo

Roma

Principali tematiche / competenze professionali acquisite

Advanced econometrics

Advanced economic analysis

Mathematics

Data

Dicembre 2012

Titolo della qualifica rilasciata

Laurea magistrale in scienze economico-statistiche

Istituto di istruzione o formazione

Università degli studi di Roma Tre

Luogo

Roma

Principali tematiche / competenze professionali acquisite

Econometria

Statistica inferenziale

Analisi serie storiche

Statistica Bayesiana

 

Data

Gennaio 2010

Titolo della qualifica rilasciata

Laurea triennale in economia e finanza

Istituto di istruzione o formazione

Università degli studi di Roma Tre

Luogo

Roma

Conoscenze linguistiche

Lingua

Italiano

Capacità di lettura/scrittura

Madrelingua

Capacità di espressione orale

Madrelingua

Lingua

Inglese

Capacità di lettura/scrittura

Ottimo

Capacità di espressione orale

Buono

Lingua

Francese

Capacità di lettura/scrittura

Scolastico

Capacità di espressione orale

Scolastico

Conoscenze informatiche

Capacità e competenze informatiche

Ottime conoscenza di R per l'analisi dei dati (Regressioni, Analisi multivariate, Serie storiche) e la presentazione degli stessi ( ggplot )

Buone competenze in python( pandas, numpy,sklearn, matplotlib, plotly, dash, flusk, request, sqlalchemy…)

Excel avanzato

Sql intermedio (estrazione ed inserimento, stored procedure, trigger)

sistemi operativi: windows, linux ubuntu

matlab basico

Servizi AWS: Athena, DynamoDb, Lambda, Redshift, Sagemaker

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