Lo sviluppo del capitale umano degli studenti e la ricerca in Data Science Si dice spesso che il capitale umano sia fondamentale nella crescita economica. Ma come si può creare capitale umano in pratica? Perché è così importante nella crescita di una nazione? Per rispondere a queste domande bisogna partire dall’assunto, ormai dimostrato ampiamente, che sistemi formativi maggiormente efficaci nella creazione di capitale umano di valore portano maggiore innovazione e crescita economica a livello di sistema nazionale. Da un punto di vista dei singoli lavoratori una istruzione di qualità (un aggiornamento costante e continuativo) porta innegabili benefici economici e non solo, come una maggiore capacità di affrontare il cambiamento o le difficoltà insite nello stesso. Si pensi, ad esempio, a come la pandemia abbia impattato sulle economie mondiali e a come i moderni sistemi del lavoro abbiano reagito differentemente a seconda della diversa resilienza degli stessi. Questo per dire, ancora una volta, come siano centrali l’insegnamento e il ruolo delle Università, in cui evidentemente i processi di formazione ed il legame con il mondo del lavoro e le aziende sono a loro volta fondativi. Questo significa ‘centralità dello studente’: ripartire ogni volta dall’istruzione per identificare una via chiara e diretta alla crescita economica e all’innovazione mediante lo sviluppo del capitale
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umano. Ciò, in pratica, significa costruire non solo una solida base teorica ma anche arricchire la stessa con una esperienza applicata di prim’ordine. Secondariamente, significa fornire agli studenti occasioni di accrescimento del proprio talento mediante il confronto sia con il mondo aziendale che con quello scientifico. Proprio questo cerco di fare esplicitamente nei miei corsi: condividere e coinvolgere universitari in attività di ricerca che possano a loro volta essere didatticamente estremamente utili nella formazione degli stessi. La didattica si divide in due: una didattica ‘classica’, in cui si approfondiscano e si trattino gli insegnamenti e i temi fondanti di una disciplina, e una didattica ‘avanzata’, che costruendo sulle fondamenta di cui sopra porti ad un miglioramento delle capacità e ad un ampliamento del bagaglio tecnico. Non è soltanto quindi approfondire in aula la ‘nuova letteratura’ e i ‘nuovi sviluppi della stessa’: è anche partecipazione attiva, in progetti concreti, permettendo allo studente di mettere in gioco le proprie competenze acquisite e la capacità di innovare e di migliorarsi. Per chi partecipa a questi progetti esiste quindi il vantaggio di confrontarsi con il mondo della ricerca scientifica, assolutamente positivo nella formazione del futuro professionista. Questo in quanto
partecipare ad un progetto di ricerca significa incrementare abilità fondamentali come quelle di scrivere articoli e report, parlare in pubblico, presentare il proprio lavoro, attività tutte fondamentali e propedeutiche per la crescita di una carriera e di una professione. Per non parlare poi del fatto che questo tipo di attività porta spesso a coltivare nuovi interessi e ad inseguire nuovi orizzonti professionali che non sono soltanto importanti a livello curriculare ma diventano assolutamente rilevanti per una futura carriera. Infine, questo modo di fare ricerca, strettamente legato alla didattica, mostra come sia possibile, in un contesto in cui la didattica e lo sviluppo del capitale umano degli studenti siano centrali, svolgere anche una ricerca scientifica di qualità. Questi sono i contributi e l’impegno di Catalin Balosin, Veronica Ciccone e Ilaria Laganà (in ordine alfabetico) che all’interno del mondo della Data Science hanno con il sottoscritto redatto pubblicazioni scientifiche, presentato a conferenze internazionali e in una singola unica parola contributo allo sviluppo della ricerca scientifica stessa del nostro Ateneo. Prof. Carlo Drago
Dopo essermi diplomato al Liceo Scientifico, mi sono iscritto al corso di Laurea Triennale in Ingegneria Civile presso l’Università degli Studi Niccolò Cusano, concluso dopo anni di duro studio e impegno nell’anno accademico 2017/2018. Questo percorso mi ha portato all’elaborazione di una tesi in Probabilità e Statistica insieme al Prof. Carlo Drago, tesi che affronta il Clustering di Serie Storiche con applicazione a eventi pluviometrici. In particolare abbiamo applicato un metodo utilizzabile anche su Big Data, il Rolling Windows Two-Step Time Series Clustering (classificazione di serie storiche a due stadi) con delle innovazioni originali proposte insieme al Professore per studiare il comportamento delle serie storiche pluviali di varie stazioni meteoriche dell’Italia nel corso degli anni. In questo senso con gli algoritmi proposti cerchiamo sia le similarità delle serie storiche nel tempo che anche eventuali break strutturali nelle serie storiche stesse. L’individuazione di discontinuità strutturali è un aspetto importante dell’analisi delle serie storiche. Con un numero elevato di osservazioni è più facile individuare i casi di instabilità rispetto ad un numero ridotto di osservazioni che non permette un’agevole verifica di eventuali distorsioni nel tempo. Il metodo può essere applicato a un dataset di grandi serie temporali, per generare dei Cluster molto accurati. I lavori sono su ResearchGate (che come network di ricerca scientifica internazionale è anche archivio di vari lavori di ricerca nel mondo). Affiancando così il Professore nel lavoro di ricerca ho avuto l’opportunità di presentarne una estensione presso il CNR – Centro Nazionale di Ricerca in ben tre occasioni, ovvero due volte durante il seminario GRAPE e una volta durante il Workshop IWcee19, il settimo Workshop Internazionale in Computational Economics and Econometrics. Sono stato successivamente selezionato per un periodo di training on the job presso la ODS - Open Data Scientist del Gruppo K2, che ha il proprio focus sulle tecnologie dell’informazione,
l’apprendimento digitale e l’innovazione. L’area Big Data è da diversi anni un importante asset dell’azienda e ad oggi sono state sviluppate numerose soluzioni per importanti player nazionali ed internazionali. K2 mi ha permesso di crescere sia sul piano formativo che professionale. Mi ha offerto il vantaggio di acquisire sia nuove competenze attraverso corsi di formazione sui trend tecnologici più innovativi sia una solida esperienza, permettendomi di testare le mie conoscenze direttamente sul campo e più precisamente nel mondo dell’informatica più profonda e l’analisi dei Big Data. Durante il percorso lavorativo sto percependo il vero valore dei dati. L’accesso ai dati pubblici e social offre la possibilità di studiare i comportamenti collettivi con maggior dettaglio fino ad arrivare a vere e proprie analisi predittive. Il business vuole conoscere più a fondo il cliente, perché ha come obiettivo un miglioramento della propria posizione di mercato, potendo così intervenire in modo mirato. L’analisi precisa e completa dei big data insieme all’utilizzo di strumenti di Artificial Intelligence e di Machine Learning consente di creare offerte di servizi più personalizzate grazie a un’adeguata segmentazione dei clienti, nonché alla ricerca sul comportamento e sull’esperienza di essi. Il percorso intrapreso insieme al Prof. Carlo Drago, sia con la realizzazione della tesi, sia con le tre presentazioni del lavoro svolto insieme presso il CNR, dove ho avuto l’occasione di incontrare persone molto preparate a livello internazionale, mi ha aiutato molto oltre che a livello lavorativo anche a livello di ambizione personale di ampliare le mie conoscenze nell’ambito dei Big Data. In future collaborazioni con il professore si cercherà di migliorare il metodo e trovare dei criteri alternativi per ottenere risultati sempre più accurati per poter sfruttare al meglio gli studi statistici di Clustering nell’ambito ingegneristico. Catalin Balosin
Sono Ilaria Laganà, laureata magistrale presso l’università Niccolò Cusano in Scienze Economiche. Se dovessi parlarvi del mio percorso formativo una volta concluso il liceo, potrei definirlo senz’altro variegato. Inizialmente avevo un solo obiettivo in mente: volevo fare la professoressa di matematica, pertanto mi sono iscritta alla Sapienza alla facoltà desiderata. Mi sono accorta ben presto, però, che le discipline affrontate erano troppo astratte e lontane da ciò che mi piaceva di più. Per questo ho deciso di buttarmi nel mondo del lavoro trascorrendo un anno da segretaria amministrativa, ma per dare una maggiore qualità al mio operato ho deciso di intraprendere nuovamente l’università, questa volta Economia e attraverso il percorso telematico che ben si conciliava con gli orari d’ufficio. Una volta terminata la triennale è stato consequenziale continuare con la magistrale, riuscendo in totale a recuperare un anno. La maggiore soddisfazione riguardo la mia carriera è avvenuta con lo sviluppo della tesi sperimentale. Non dimenticherò mai la mail nell’Inbox della piattaforma Sophia, dal Prof. Carlo Drago, che mi proponeva lui di fare la tesi. Tutto sembrava tornare, e da quel messaggio sono scaturite
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