CHI SIAMO
RIDS – RES Institute for Data Science è un laboratorio di ricerca metodologica e applicata in Data Science finanziato dal Gruppo RES con sede presso il Dipartimento di Scienze Politiche e Sociali dell’Università di Pavia.
Si occupa di problemi che necessitano di una modellistica statistica e matematica innovativa nell’ambito del Data Science e del Big Data Analytics.
RIDS si propone per sviluppare progetti innovativi e di natura sperimentale, usufruendo delle competenze computazionali presenti nel laboratorio.
Questo laboratorio si avvale di un comitato scientifico che riunisce docenti e ricercatori dei Dipartimenti dell’Università di Pavia e collabora con ingegneri matematici e data scientist dell’R&D del gruppo RES per uscire dalla ricerca universitaria pura e fornire nuovi prodotti da posizionare sul mercato.
Il laboratorio nasce dall’esigenza del Mercato di poter collaborare con il mondo Universitario. All’interno del RIDS vengono infatti ingegnerizzati modelli innovativi derivanti dalla ricerca universitaria per lo sviluppo di nuovi prodotti da posizionare sul mercato.
IL LABORATORIO
RIDS è costituito da Professori, Ricercatori e Dottorandi dell’Università di Pavia e dagli Ingegneri del Dipartimento di Ricerca e Sviluppo del Gruppo RES.
Nel Laboratorio affrontiamo temi di grande attualità, che provengono da richieste di centri di ricerca, aziende e organizzazioni con la necessità di gestire i loro dati.
Tra questi:
RIDS – RES Institute for Data Science è un laboratorio di ricerca metodologica e applicata in Data Science finanziato dal Gruppo RES con sede presso il Dipartimento di Scienze Politiche e Sociali dell’Università di Pavia.
Si occupa di problemi che necessitano di una modellistica statistica e matematica innovativa nell’ambito del Data Science e del Big Data Analytics.
RIDS si propone per sviluppare progetti innovativi e di natura sperimentale, usufruendo delle competenze computazionali presenti nel laboratorio.
Questo laboratorio si avvale di un comitato scientifico che riunisce docenti e ricercatori dei Dipartimenti dell’Università di Pavia e collabora con ingegneri matematici e data scientist dell’R&D del gruppo RES per uscire dalla ricerca universitaria pura e fornire nuovi prodotti da posizionare sul mercato.
Il laboratorio nasce dall’esigenza del Mercato di poter collaborare con il mondo Universitario. All’interno del RIDS vengono infatti ingegnerizzati modelli innovativi derivanti dalla ricerca universitaria per lo sviluppo di nuovi prodotti da posizionare sul mercato.
Silvia Figini
Responsabile Scientifico
Team universitari
Idoneità Professore Ordinario – Abilitazione Scientifica Nazionale 2013.
2014 – Professore Associato di Statistica – Università degli Studi di Pavia – Dipartimento di Scienze Politiche Sociali.
2010 – 2014 Ricercatore di Statistica – Università degli Studi di Pavia – Dipartimento di Scienze Politiche Sociali.
Formazione:
Phd in Statistica presso l’Università L. Bocconi di Milano.
Laurea in Economia (indirizzo quantitativo) presso Università di Pavia.
Periodi di studio e ricerca presso:
Università di Cambridge (UK), Università di Umea (Svezia), Università di Aalto (Finlandia), Università di Edimburgo.
Vincitrice borsa di studio Erasmus per due periodi consecutivi presso Università di Dublino e Università Sorbona di Parigi.
Federico Bonelli
Responsabile
Team di lavoro RES
Laurea in Ingegneria Matematica presso il Politecnico di Milano e di Ingegneria presso l’École Centrale di Lille, dal 2015 è coordinatore scientifico-tecnologico per RES Srl.
Una volta laureato nel 2011 con una tesi sull’utilizzo di GPU per ridurre i costi dei risolutori fluidodinamici, entra a far parte di MOXOFF, spin-off del Politecnico di Milano. Fino al termine del 2014 ricopre i ruoli di programmatore, ingegnere del software e responsabile del sistema informativo. I progetti svolti spaziano dalla statistica descrittiva e predittiva alla simulazione fisica, termodinamica, fluidodinamica e geologica. Collabora alla progettazione dell’idea di business della piattaforma Mathesia, start-up pluripremiata che propone un modello di crowd-sourcing per servizi di matematica computazionale.
Dall’inizio del 2015 lavora in RES srl al progetto ResAcademy, coordinando i rapporti fra le università e il gruppo interno di ingegneri, matematici e programmatori specializzati nell’R&D. Nell’ambito dello stesso progetto, dal 2015 fa parte dello Steering Committee della rete di imprese omonima, ResAcademy, con l’intento di facilitare i giovani imprenditori nei loro rapporti con le università, e coordinarne gli sforzi di ricerca.
Dal 2012 fa parte del consiglio di amministrazione di RES H srl fino alla sua fusione nella controllata RES srl, in cui riveste ora lo stesso ruolo.
Dal 2016 partecipa come consigliere alla start-up innovativa U.Go!, facente parte della rete di imprese ResAcademy.
ATTIVITÀ
COMPETENZE DELL’UNIVERSITÀ DI PAVIA:
Le competenze dell’Università di Pavia per RIDS hanno come comune denominatore la modellistica matematica e il calcolo scientifico ad alte prestazioni.
RIDS si avvale della competenza di più Dipartimenti dell’Università di Pavia per produrre applicazioni a diversi settori, dall’industria ai servizi, dal sociale al medicale.
RIDS ha la capacità di studiare nuovi modelli e algoritmi accomunati da una forte formalizzazione matematica e statistica, che possono essere utilizzati in diversi campi applicativi.
COMPETENZE DEL GRUPPO RES:
Il Gruppo RES mette a disposizione la propria capacità di project management e le competenze in infrastrutture sui Big Data di dati strutturati e non.
Un gruppo di Data Scientist tra cui matematici applicati, statistici computazionali, ingegneri e sviluppatori, svolgono il ruolo centrale di technology transferer, verso le aziende da un lato e l’Università dall’altro.
Vengono utilizzate differenti metodologie tra cui quelle Scrum e Kanban con organizzazione “agile programming“.
PROTOTIPI
Il laboratorio RIDS dispone di alcuni prototipi già realizzati. Semilavorati che utilizziamo per la realizzazione dei progetti e che riguardano:
- Credit Risk Management: studio di modelli innovativi per la previsione del default; identificazione multivariata delle outliers in collaborazione con RES e Unicredit.
- Managing extremes: studio e implementazione di modelli per la previsione di eventi rari ad alto impatto.
- Marketing: stima del valore del cliente con integrazione di informazioni semantiche, opinioni, dati testuali e dati vocali.
- Anti-Money Laundering Network Analysis: modelli innovativiper lo studio dei fenomeni di corruzione e identificazione di operazioni sospette nell’ambito del riciclaggio.
RIDS utilizza anche le tecnologie proprietarie RES ed, in particolare, alcune componenti per:
- Analisi di eventi co-occorrenti, per scoprire relazioni fra eventi che accadono congiuntamente (es. malfunzionamento di componenti software o macchinari).
- Estrazione di informazioni da testi in italiano o inglese (es. estrarre nomi, date, soggetti giuridici da testo libero, in qualunque formato).
- Analisi statica di codice sorgente, analisi di impatto e analisi di qualità del software.
LA DATA SCIENCE
La Data Science è un insieme interdisciplinare di metodi scientifici, processi e sistemi per estrarre conoscenza da dati di varie fonti, strutturate o non strutturate.
Cosa intendiamo per Data Science al RIDS?
Il termine è estremamente ampio, ma nel nostro laboratorio abbiamo aggregato le persone e le competenze giuste per affrontare:
- Tematiche di difficile modellizzazione.
- Problemi estremamente difficili che necessitano di una forte modellistica statistica e matematica.
- Problematiche che coniugano la Data Science con i Big Data e che richiedono l’analisi di grandi mole di dati: si tratta di estrarre informazioni da miliardi di documenti e rielaborarle.
