Figura professionale: junior data scientist

Nome Cognome: S. P.Età: 34
Cellulare/Telefono: Riservato!E-mail: Riservato!
CV Allegato: Riservato!Categoria CV: Business Intelligence / Data Scientist / DWH
Sede preferita: Italia

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Sommario

junior data scientist

Esperienze

ESPERIENZE PROFESSIONALI
JUNIOR DATA SCIENTIST – I.T. EURO CONSULTING – PADOVA
Da settembre 2018 ad oggi
Mi occupo di analisi dati nel team big data, seguo tutte le fasi di analisi di un progetto come datavcleaning e data quality, preprocessing dei dati, feature extraction/reduction, e analisi informativav che varia in base alle richieste di progetto.
Progetto: analisi dati per una catena di profumi e cosmetici. Anomaly/fraud detection, user/item segmentation, system recommendations.
Progetto (stage): analisi dati su scatole nere delle automobili. Rilevazione anomalie, ricostruzione percorsi dei veicoli, ricerca dei pattern di utilizzo dei veicoli, crash detection.
Strumenti utilizzati: hive/impala, pyspark, python, pandas, mllib, scikit-learn, matplotlib.

ISTRUZIONE

LAUREA MAGISTRALE IN INFORMATICA, FACOLTÀ DI SCIENZE, UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PADOVA – 19/04/2018 – 104/110
Curriculum Intelligenza Artificiale. Corsi obbligatori e rilevanti: Computabilità e algoritmi, Linguaggi di programmazione, Intelligenza artificiale, Apprendimento automatico, Information retrieval, Sistemi con vincoli, Bioinformatica (DNA), Bioinformatica 2 (proteine).
Tesi di laurea sperimentale: “Magnetic Resonance Imaging and Machine Learning: use of linear
classifiers to detect structural differences in mental disorders”, relatore: prof. Fabio Aiolli.
Classificazione e rilevamento delle aree di interesse del cervello dalle risonanze magnetiche appartenenti a pazienti con disordini mentali e soggetti sani, tramite l’utilizzo di tecniche di machine learning lineari appartenenti ai metodi kernel.

LAUREA TRIENNALE IN INFORMATICA, FACOLTÀ DI SCIENZE, UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI CAGLIARI
– 18/04/2013 – 98/110
Tesi di laurea sperimentale: “Analisi di tessiture: implementazione dei descrittori di Tamura”, relatore: prof.ssa Cecilia Di Ruberto.
Valutazione e classificazione automatizzata di texture correlate alla percezione visiva umana tramite l’implementazione delle features di Tamura, in modo da ottenere dei valori che indichino le varie caratteristiche della texture. Sviluppo in MATLAB e Image Processing Toolbox.

DIPLOMA PERITO INFORMATICO, ISTITUTO TECNICO INDUSTRIALE “MICHELE GIUA”, CAGLIARI – 07/2009 – 83/100
Materie di studio strettamente legate all’informatica. Conseguiti gli attestati Cisco per le reti informatiche (CCNA1, CCNA2) e ECDL. Progetto di un sito web con e-commerce (XHTML/CSS, PHP).

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