Sono un fisico teorico con la passione per la programmazione, e ciò ha fatto di me un Data Scientist. Mi sono occupato di Teoria delle Stringhe e mi appassionano i problemi complessi e la gestione di sistemi di machine learning, soprattutto nei loro aspetti formali. Nutro grande interesse per la programmazione e nel mio lavoro quotidiano uso Python e le librerie scientifiche per la Data Science. Mi piace inoltre presentare i dati e spiegare ciò che faccio.
Full Time 
Data Science & AI Master
Data Science & AI Master è un percorso formativo non convenzionale che in 15 settimane di full immersion online e fino a 9 settimane di career boost ti permette di diventare Data Scientist, uno dei professionisti più richiesti dal mercato del lavoro in grado di governare il complesso mondo dei dati. Le selezioni per la nuova edizione del Master sponsored by Eni sono chiuse per il raggiungimento del numero massimo di candidature.
Accedi alla selezione
Chi è e che cosa fa il Data Scientist
L’esperto di Data Science è una nuova generazione di professionisti che si occupano dell’analisi dei dati. I Data Scientist coniugano le capacità tecniche e l’intuizione necessaria per elaborare grandi set di dati, composti da big data, data warehouse e database aziendali, per rispondere a domande complesse, intercettare le tendenze ed elaborare report che sono alla base delle decisioni data driven dei top manager. I Data Scientist sono professionisti della business intelligence, in grado di analizzare i dati disaggregati attraverso analisi quantitative e qualitative per riuscire a trasformarli in elementi di valore. Inoltre, il Data Scientist è in grado di:
- Progettare un processo di Data Science ‘end to end’
- Padroneggiare Python, le sue principali librerie e l’ambiente di sviluppo Jupyter
- Comprendere le tecniche di base dello Statistical and Machine Learning
- Usare modelli avanzati per la manipolazione di testi
- Utilizzare le più importanti librerie per la Data Science (Numpy, Pandas, Matplotlib)
- Interagire con i database sql/noSql e con i sistemi cloud
- Gestire le ultime tecniche di Deep Learning per l’analisi delle immagini
Accedi alla selezione
Info e Costi
Date: PROSSIMAMENTE
Durata: 15 settimane full immersion + fino a 9 settimane di career boost
Sede: Online
Borse di studio: 15 borse di studio a copertura totale
Special edition sponsored by Eni
Organizzato da Talent Garden ed interamente sponsorizzato da Eni, Data Science & AI è un Master unico nel suo genere pensato per formare una delle figure più strategiche per le aziende che lavorano nel digitale: il Data Scientist. Il percorso formativo è completamente gratuito grazie all'importante contributo di Eni, che ha messo a disposizione 15 borse di studio a copertura totale destinate ai 15 migliori talenti del digitale.
Career Boost
Data Science & AI Master prevede un percorso di career boost che ti accompagna durante il Master fino 9 settimane post-Master, pensato per farti acquisire tutte le competenze necessarie per il tuo ingresso nel mondo del lavoro e connetterti con le migliori aziende e professionisti del digitale.
9 settimane post Master:
- CV e Linkedin: workshop condotto da un professionista del settore per imparare come raccontarti al meglio tramite il CV e il tuo profilo Linkedin
- 3 serate di networking: una serie di appuntamenti online per permetterti di conoscere personalmente la community di Talent Garden (studenti degli altri Master, alumni e aziende del nostro network)
- 1 Talent Day: una giornata di evento dedicata a colloqui di selezione one to one con le aziende
- 1 Job Tool workshop: un workshop, guidato dal Career Advisor. Team, per imparare ad utilizzare in maniera efficace i principali canali per la ricerca del lavoro e mandare insieme le prime candidature
- 1 Build your Portfolio workshop: un workshop, condotto da un professionista del settore, per scoprire come costruire un portfolio di lavori personale in grado di stupire i recruiter e differenziarti dagli altri candidati
- 1 Mentorship session: un percorso di meeting one to one con il Career Advisor Team per parlare dei tuoi obiettivi di carriera e capire come raggiungerli
A chi è rivolto
Data Science & AI Master è un percorso formativo non convenzionale che in 15 settimane di full immersion online + fino a 9 settimane di career boost ti permette di diventare Data Scientist, uno dei professionisti più richiesti dal mercato del lavoro.
Data Science & AI Master forma esperti di Data Science capaci di governare il vasto universo dei dati ricavandone informazioni rilevanti per i processi di business e lavorare come Data Scientist all’interno di startup, aziende strutturate o grandi corporate.
Gli studenti del Master provengono da percorsi differenti, hanno alle spalle background di fisica, matematica, statistica o ingegneria e uno spiccato interesse nel mondo della Data Science e dell‘Intelligenza Artificiale.
Ti riconosci in questo profilo? Sei la persona che cerchiamo!
Scopri come diventare Data Scientist
Modulo 1
DATA SCIENCE STARTER KIT
Cos’è
Introdurremo i principi basilari della Data Science richiamando i concetti principali dell’informatica e dei sistemi operativi Unix e Linux. Impareremo ad utilizzare Shell Bash e il sistema di versioning del codice Git e introdurremo i fondamenti di Python, dell’ambiente di sviluppo Jupyter e delle librerie base per la Data Science. Eseguiremo, infine, le prime esplorazioni grafiche dei dati attraverso un approfondimento di statistica descrittiva e la descrizione del linguaggio SQL.
Cosa saprai fare
- Programmare in Python tramite la programmazione funzionale
- Realizzare un’analisi numerica tramite le librerie scientifiche Numpy e Matplotlib
- Editare i più importanti formati di file usati in Data Science
- Creare dashboard dinamiche per visualizzare dati e analisi statistiche
- Eseguire Query SQL per effettuare interrogazioni complesse di basi di dati relazionali
- Utilizzare la Shell Bash per gestire file ed eseguire programmi
- Adoperare Git per versionare il codice e gestire gli ambienti di sviluppo, test e produzione
Tools e metodologie
- Shell Bash
- Git
- Python, Jupyter
- Numpy, Pandas, Matplotlib
- Mysql
- Tableau
Modulo 2
STATISTICAL LEARNING
Cos’è
Affronteremo i principi di base dell’apprendimento statistico e del Machine Learning, ossia adattamento di funzioni lineari e complesse ai dati, valutazione del modello, selezione delle ‘feature’, metriche d’errore, regolarizzazione, ottimizzazione e introduzione ai modelli supervised/unsupervised.
Cosa saprai fare
- Programmare in maniera modulare utilizzando librerie efficienti
- Progettare un programma di Machine Learning
- Ottimizzare i modelli tramite la selezione delle feature più significative
- Analizzare le metriche valutando i risultati
- Utilizzare un algoritmo per predire i dati
Tool e Metodologie
- Python
- Scikit-learn
Modulo 3
ADVANCED DATA MANIPULATION & CLOUD MANAGEMENT
Cos’è
Utilizzeremo in maniera estensiva la libreria Pandas al fine di manipolare i data frame e applicare i concetti di statistica avanzata. Impareremo, inoltre, come interagire con i sistemi Cloud per eseguire interrogazioni remote di grandi masse di dati e come recuperare i dati dai siti web tramite tecniche di web scraping.
Cosa saprai fare
- Gestire, manipolare e pulire rapidamente i dati
- Gestire processi di statistica avanzata e tecniche di scraping
Tool e Metodologie
- Python / SQL for Cloud
- Pandas advanced/ Statsmodels / Rpy
- Scrapy/bs4
- Pyspark
Modulo 4
ADVANCED MACHINE LEARNING & CLOUD COMPUTING
Cos’è
Ci avvicineremo ai topic più avanzati della Network Science e del Machine Learning, tra cui le tecniche standard di analisi delle immagini, la sentiment analysis, l’analisi delle serie temporali e la statistica Bayesiana. Introdurremo, inoltre, i primi concetti relativi al cloud computing e all’automazione dei processi di Machine Learning.
Cosa saprai fare
- Comprendere le basi della statistica bayesiana
- Studiare le community e le proprietà dei network
- Capire le tecniche di analisi dell’immagine, i concetti delle serie temporali e del forecast
- Mettere in produzione i modelli di Machine Learning
- Costruire un plot di rete e studiarne le proprietà
Tool e Metodologie
- OpenCV/Sklearn-image
- Gephi/Networkx
Modulo 5
DEEP LEARNING & ADVANCED TOPICS
Cos’è
Esploreremo i campi delle Reti Neurali e del Deep Learning (modelli convoluzionali e ricorrenti) ed estrarremo informazioni preziose da testi e immagini. Approfondiremo, inoltre, argomenti applicativi come i sistemi di raccomandazione, il word embedding e le adversarial network.
Cosa saprai fare
- Installare e usare Keras e Pytorch su ambienti Unix
- Costruire reti neurali dense, ricorrenti e convoluzionali e valutarne l’efficienza
- Addestrare modelli per immagini e testi
Tool e Metodologie
- Keras/Pytorch
- Numpy
- Word2vec / Glove
Accedi alla selezione
Accedi alla selezione
Coordinamento scientifico
Alessandro Chessa
Alessandro Chessa è coordinatore scientifico del Master, CEO & Co-Founder di Linkalab – un laboratorio di ricerca che si occupa degli aspetti applicativi della Teoria delle Reti Complesse e del Machine Learning – ha conseguito un dottorato in Fisica Teorica e ha studiato Meccanica Statistica presso la Boston University. Attualmente è responsabile scientifico dell’Eni Data Lab. Scopri il suo profilo Linkedin.
Scopri tutta la FacultyScopri la Faculty
Oscar De Felice - Senior Data Scientist
Michelangelo Puliga - Chief Data Scientist @ Linkalab
Sono un Data Scientist con alle spalle diverse pubblicazioni accademiche e forti competenze nella programmazione e nella visualizzazione dei dati. Ho una lunga esperienza nella gestione dei dati sia con script che con database e nella mia attività di ricerca e professionale uso strumenti per Python / R come Scikit e Numpy / Scipy. Sono uno dei fondatori del Laboratorio Linkalab, un laboratorio di ricerca privato per la scienza computazionale e l’innovazione ICT.
Vincenzo De Leo - Senior Data Scientist @ Linkalab
Sono un fisico delle particelle elementari, esperto sviluppatore C++/Python, ricercatore presso Linkalab dal 2008 nel campo delle reti complesse, appassionato di teoria dei grafi, algoritmi di community detection, paradigmi di programmazione per calcolo distribuito su sistemi di Cloud Computing per analisi di Big Data e Machine Learning.
Le selezioni
- Accedi alle selezioni candidandoti sul nostro sito
- Compila il form con i tuoi dati e comincia il tuo percorso di selezione!
- Test di selezione: mettiti alla prova con alcune domande che ci permettono di conoscerti meglio come persona e professionista
- Partecipa al Challenge Day: il 5 novembre dovrai sostenere una prova di gruppo e una prova individuale per dimostrare il meglio delle tue soft e hard skill e vincere una delle 15 borse di studio a disposizione
- Sei stato ammesso? Inizia la tua avventura in Talent Garden Innovation School!
Eni
Eni è una società integrata dell’energia con oltre 30.000 dipendenti in 68 Paesi del mondo. Le sue attività spaziano dallo sviluppo di nuove soluzioni energetiche alla più tradizionale esplorazione e produzione di idrocarburi, alla raffinazione e commercializzazione di prodotti petroliferi e biocarburanti; dalla generazione e commercializzazione di energia elettrica alla produzione di energia rinnovabile; dallo sviluppo di prodotti chimici e prodotti bio alle attività ambientali.
Nel 2021 Eni ha inoltre lanciato una nuova strategia che, facendo leva sulla fusione dei business delle rinnovabili e del retail, e sulla combinazione di bio-raffinazione e marketing, porterà Eni a fornire una varietà di prodotti interamente decarbonizzati entro il 2050, coniugando sostenibilità ambientale e finanziaria.
La Learning Experience Online
Learning Live Session
- Confrontati Live con i nostri docenti e con i tuoi colleghi di Master e lavora con loro ad esercitazioni hands-on dedicate
Studio individuale
- Accedi ai materiali propedeutici necessari per le singole lezioni
- Porta avanti il project work di gruppo
Project work Review Live
- Fissa dei momenti di review online del project work con il tuo team e il tutor
Networking Live
- Approfitta dei momenti dedicati durante la settimana per conoscere in diretta streaming i nostri esperti nazionali e internazionali
La tua giornata tipo
9:00 – 10:00
BREAKFAST TIME
Fai colazione in diretta streaming con i tuoi colleghi di Master, e approfitta di questo momento informale per conoscerli meglio
10:00 – 13:00
LIVE TEACHING
Inizia il tuo percorso di apprendimento con i docenti del Master e lanciati in un mix di lezioni ed esercitazioni live
13:00 – 14:30
LUNCH
Recupera le energie e fai una pausa prima di iniziare la sessione pomeridiana
14:30 – 18:30
REMOTE STUDY E ONE-TO-ONE MEETING
Approfitta delle ore di remote study per rivedere i contenuti del live teaching, lavorare sulle esercitazioni individuali, portare avanti il project work e prenotare un meeting one to one con il tutor per affrontare insieme eventuali dubbi
18:30 – 20:30
RELAX & DINNER
Ricarica le batterie e preparati per le prossime sessioni live!
20:30 – 21:30
LATE NIGHT
Collegati per conoscere i nostri esperti del settore, una startup del network di Talent Garden o per un’attività social con i tuoi colleghi di Master
L'Experience
Onboarding
Accedi ai moduli propedeutici, apprendi tips & tricks per gestire il tuo percorso di studio e lavoro da remoto e preparati alle sessioni di apprendimento live.
Digital Check
Avere i giusti strumenti è indispensabile per una corretta e piacevole Learning Experience online. Per questo potrai prenotare un check dei tuoi device con il nostro team Digital. Durante il percorso insieme useremo alcuni tool di social collaboration come Zoom, Slack e Google Drive.
Meet The Team
Incontra i tuoi colleghi di Master in un momento informale prima dell’inizio del corso
Si parte!
Inizia la tua learning experience nella community più disruptive d’Europa
Project Work
Sperimenterai i contenuti appresi sviluppando un progetto reale insieme ai tuoi colleghi. Attraverso avanzamenti settimanali e con il supporto di tutor tecnici, lavorerai all’interno di un vero e proprio team e realizzerai un progetto pensato per rispondere al brief lanciato dall’azienda partner all’inizio del Master.
Networking
Connettiti con gli esperti nazionali ed internazionali del network di Talent Garden.
Il corso in numeri
- 15
settimane di full immersion online
- 9
settimane di career boost
- 15
borse di studio a copertura totale
- 1
Challenge Day
Scarica la brochure per conoscere i contenuti, i costi e le opportunità del Master!
Scopri di più sul mondo della Data Science & AI
Il valore dell'ecosistema Talent Garden
- Decine di risorse e approfondimenti selezionati dai docenti e dagli esperti del settore
- Un network di oltre 500 aziende partner
- L'accesso alla community europea di Talent Garden con oltre 4500 talenti del digitale
- L'ingresso nella community Alumni, un canale Slack dedicato, e tanti appuntamenti live
- Partecipazione a tutti gli eventi e ai workshop online dedicati in esclusiva alla community di Talent Garden
- Tutti gli sconti riservati alla community di Talent Garden
- L’opportunità di ottenere un desk all’interno del Campus con un prezzo agevolato