ESPERIENZA PROFESSIONALE

03/03/2017–01/01/2019 Progetti universitari
Università degli Studi di Salerno
Le principali discipline del percorso di laurea magistrale sono: Big data, Machine learning,
Management, Augmented reality, Leadership. Un percorso per lo più incentrato sull' intelligenza artificiale nel campo del business e del marketing.
Progetti realizzati durante il percorso di studi magistrale:
▪ Data Science: Sentiment Analysis e classificazione degli hashtag di twitter, realizzazione di una ontologia, tools: Simplicial Complex, Protegè, Python, RDF-S, Sparql, DBpedia, OWL, SKOS.
▪ Computational Intelligence: creazione di una Convolutional Neural Network per la classificazione di immagini fMRI, tools: Python, TensorFlow.
▪ IT Project Management: implementazione Earned Value per supporto decisionale, tools: Python.
▪ Augmented Reality: realizzazione mobile app in realtà aumentata per il riconoscimento di edifici, tools: Unity 3D, Vuforia, Maxst
▪ Bioinformatica: Pathways classification with Random Forest, tools: R, Rstudio.
▪ Leadership: realizzazione di un sistema di valutazione.
▪ Knowledge Management Systems: utilizzo di tools utili a manipolare conoscenza e processi di business come Archimate e BPMN.

27/09/2006–28/03/2019 Progettista di sistemi informatici
Consulenza, ideazione, progettazione e gestione di siti web ed e-commerce nelle categorie:
Informatica ed elettrodomestici, Parafarmacia.
Gestione social network per quanto riguarda la creazione di contenuti ed analisi statistiche delle
pagine.
Utilizzo degli strumenti Google dedicati alle aziende, come AdWords, Analytics.
Utilizzo della suite Adobe(Photoshop, InDesign, PremierePro)

10/2009–07/2011 Co-responsabile progetto "Unimelody musica e sapere" – Università degli Studi di Salerno
Patrocinato da: Università degli Studi di Salerno, Associazione studentesca Archimede, MusicAteneo,
UniSound, Comune di Fisciano, Teatro D'ateneo, BCC Fisciano, Regione Campania.
Uno dei progetti più belli realizzati nell' Università degli Studi di Salerno. Un concorso musicale
dedicato a giovani band emergenti desiderose di irrompere nei complessi circuiti del mercato
musicale.
Un contest posto come un vero spettacolo canoro, aperto alla libera espressione degli artisti
partecipanti e al retroterra di cui sono portavoce. Il concorso è stato strutturato come un RealityGame, con una giuria composta da artisti ed esperti in campo musicale, prevedendo una selezione
ad imbuto di 5 fasi.

06/05/2011–08/05/2014 Membro del consiglio direttivo "Associazione EraUra"
Associazione no-profit, con scopo socio-culturale attraverso la quale sono stati realizzati progetti quali:
convegni, attività ludiche e sportive, servizi generali.
Realizzazione video "DISA-MIS Identity"
Università degli Studi di Salerno
Video per l'orientamento in entrata, realizzato per la "Commissione Orientamento in Ingresso e Itinere" – Dipartimento di Scienze Aziendali Management & Innovation System

ISTRUZIONE E FORMAZIONE
28/03/2019 – Laurea Magistrale LM18 – Business Innovation and
Informatics, Big Data, Artificial Intelligence
Università degli studi di Salerno, Salerno (Italia)
Votazione, 108/110.
Titolo tesi: Adverse events detection through Social Media Analysis, a case study on Twitter.
Relatore: Prof. Giuseppe Fenza
Breve Descrizione: realizzazione di un sistema per la raccolta ed analisi di tweets, nello specifico nel
dominio della farmacovigilanza. Questo sistema è però in grado di filtrare, acquisire e monitorare
tweets, utili a misurare brand reputation, o in generale prodotti o argomenti trattati dagli utenti on line.
Tecnologie: Apache NiFi, Apache Solr, Banana Dashboard.

Fundamentals of Deep Learning for Computer Vision
Università degli Studi di Salerno
Explore the fundamentals of deep learning by training neural networks and using results to improve
performance and capabilities.
In this course, you’ll learn the basics of deep learning by training and deploying neural networks. You’ll
learn how to:
▪ Implement common deep learning workflows, such as image classification and object detection
▪ Experiment with data, training parameters, network structure, and other strategies to increase
performance and capability
▪ Deploy your neural networks to start solving real-world problems
Upon completion, you’ll be able to start solving problems on your own with deep learning.

23/02/2017 – Laurea triennale in Informatica L-31
Università degli studi di Salerno, Salerno (Italia)
Votazione: 78/110
Titolo tesi: Realizzazione di interfacce grafiche per la visualizzazione di dati ad alta dimensione.
Relatore: Prof. Roberto Tagliaferri
Breve Descrizione: in questa tesi è stata realizzata un’interfaccia grafica utile alla visualizzazione di
dati ad alta dimensione (dati genomici). La prima parte della tesi è stata dedicata all’analisi del
problema. L’inserimento dei paramentri e la visualizzazione dei dati realizzati attraverso l’uso di
terminali standard. Nella seconda parte si è cercata la soluzione più adatta, utilizzando il linguaggio R
ed il framework Shiny, per motivi di efficienza ed integrazione tra il linguaggio Python e il tipo di
soluzioni utilizzate per realizzare tale interfaccia.
Tecnologie: R, RStudio, Shiny, Plotly
Itinere" – Dipartimento di Scienze Aziendali Management & Innovation System

16/12/2016 – Tirocinio presso Neu.Ro.Ne.Lab. – Università degli
Studi di Salerno
Università degli Studi di Salerno, Salerno (Italia)
Attività di tirocinio di 150 ore equivalenti a 6 CFU, presso "Neural and Robotic Networks laboratory"
Attività di supporto alla stesura della tesi realizzate durante il tirocinio:
▪ Analisi dei dati
▪ Analisi stato dell'arte
▪ Implementazione della soluzione
Tecnologie: R, RStudio, Shiny, Plotly.

13/09/2018 – Attestato conseguimento 24 CFU, percorso FIT
Università degli Studi di Salerno, Salerno (Italia)
Esami sostenuti:
▪ Fondamenti teorici antropologico-culturali per l'insegnamento
▪ Elementi di base del funzionamento psicologico
▪ Relazione tra emozioni, apprendimenti e correlati motivazionali
▪ Teorie e modelli di progettazione e di monitoraggio dei contesti scolastici

05/01/2017 – Attestato Inglese B2
Centro Linguistico di Ateneo – Università degli Studi di Salerno
Corso di lingua Inglese di livello B2 (Intermediate) della durata di 100 ore.
Giugno 2019 – Scrum Certification Prep +Scrum Master+ Agile
Scrum Training
Udemy

Certificazione EIPASS 7 moduli
EIPASS | European Informatics Passport

inglese B2 

Competenze professionali 
Buona conoscenza delle librerie Python 3 per l'analisi dei dati, come Pandas e Numpy, Keras e scikitlearn, apprese durante i progetti dei corsi di Computational Intelligence e IT Project ManagementConoscenza di base del software Brain Voyager, utilizzato per l'analisi delle immagini fMRI del
cervello durante il corso Biomedical Data & Signal Processing.
Conoscenza dei principi di machine learning e dei principali algoritmi, acquisiti durante il corso Computational Intelligence.
Buona conoscenza dei principi di deep learning, in particolare delle reti neurali convoluzionali, acquisita durante il progetto finale del corso di Computational Intelligence e attraverso i seminari tenuti dal Professore Pietro Liò dell'Università di Cambridge.
Conoscenza degli elementi di base del linguaggio MATLAB e del framework Neuroelf per il neuroimaging apprese durante il corso Biomedical Data & Signal Processing.
Buona Conoscenza del linguaggio R appresa durante la stesura di tesi del corso di laurea triennale e durante la realizzazione di un progetto per la classificazione di pathways attraverso l'algoritmo random forest.