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:
Analisi del testo ed estrazione di informazioni:
- Sentiment analysis
- Named Entity Recognition
- Machine Learning/Deep Learning
Predictive Machine Learning:
- Financial Risk Management
- Fraud Detection
- Whistleblowing
- Anti-Money Laundering
- Reputational Risk & Compliance
Marketing Analytics:
- Propensity Models
- Churn Analytics
- Customer Lifetime Value estimation
Definizione di indicatori KPI:
- KPI per il Risk Management
- KPI per il Social Marketing
- KPI per il Reputational Risk & Compliance
Attività
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.
