PIERFRANCESCO MELUCCI | PROFESSIONAL MASTER IN DATA SCIENCE AND BUSINESS ANALYTICS

Maggio 20, 2022

Tra intelligenza artificiale e comunicazione, Pierfrancesco Melucci, alumnus del Professional Master in Data Science and Business Analytics e data scientist in Musixmatch, ci racconta perché, oggi più che mai è importante avere un approccio analitico ai dati, che possono diventare un’utile chiave di lettura per unire discipline anche molto diverse tra loro.

Qual è il tuo background e qual è stata la motivazione che ti ha spinto ad approfondire il mondo dei Big Data? 

Ho studiato economia e finanza e sono diplomato in conservatorio (pianoforte classico). Terminati gli studi in entrambi i percorsi, ho dapprima intrapreso la specialistica di pianoforte jazz, conseguendo il biennio di II livello al conservatorio per poi frequentare un master in ingegneria del suono, che mi ha permesso di coniugare meglio la formazione analitica con quella artistica. Durante quest’ultima fase del mio percorso formativo, ho avuto modo di apprendere i fondamentali della programmazione e di avere un primo generico approccio al mondo della data analysis e dei big data. Ciò che mi ha colpito è stata la versatilità di questo nuovo campo di studi: ho appreso come i principali approcci legati  al mondo dei dati possano avere riscontro applicativo in discipline apparentemente molto distanti da loro, dall’economia alla musica. Data la diversificazione del mio percorso formativo, la ricerca di sintesi è sempre stata un’esigenza per me e i dati hanno rappresentato questa sintesi. Per questo motivo ho deciso di intraprendere un ulteriore percorso formativo incentrato sul mondo Big Data e Data analysis, scelta che mi ha portato a lavorare ora come Data Scientist nel campo dell’ intelligenza artificiale.

Quanto è importante, tra le varie skill offerte dal master, la capacità di migliorare la comunicazione aziendale su temi che possono beneficiare di un’accurata analisi dei dati e quanto la possibilità di rendere facilmente fruibili ai colleghi i risultati del proprio lavoro?

La capacità di una chiara comunicazione è sempre più centrale all’interno di team composti da competenze trasversali. Per la mia esperienza lavorativa è stato ed è tutt’ora fondamentale riuscire ad esporre con chiarezza ed efficacia problemi di natura tecnica all’interno di un team che ha come output non la risoluzione di un problema, bensì la creazione di un prodotto o di una User Experience. Spesso questa competenza è stata fondamentale anche per la comunicazione con i team di natura più tecnica, team di back-end ad esempio. In sintesi, una buona capacità di comunicazione è fondamentale per evitare il problema della compartimentazione delle varie aree aziendali, è una competenza chiave.

Intelligenza artificiale e cyber security: due temi chiave per il futuro delle imprese e due strumenti fondamentali, che presuppongono un costante aggiornamento. Che idea ti sei fatto sul ruolo di questi due elementi e sull’importanza di una corretta lettura e analisi dei dati?

La AI sta progressivamente acquisendo un ruolo sempre maggiore in qualsiasi campo. Ci sono due aspetti da considerare: la necessità di un costante aggiornamento e una chiara comprensione di cosa significhi Intelligenza Artificiale e di come questa vada utilizzata. Dal momento che c’è sempre più richiesta di ricorrere alla AI per qualsiasi tipo task, è necessaria una figura che valuti per lo specifico caso in cosa si traduca il ricorso alla AI, che analizzi lo stato dell’arte degli approcci di unsupervised/supervised learning per casi analoghi e, se serve, che sia anche in grado di scoraggiare l’uso di questi approcci sulla base di un’analisi costi/benefici. Avere pertanto una formazione mirata sugli argomenti della AI risulta essere una competenza chiave nel settore della Data Science.

Come ha influito o sta influendo la struttura interdisciplinare e fortemente analitica del Master nella tua formazione?

Il Master mi ha fornito una buon quadro del complesso e variegato mondo legato ai dati ed all’Intelligenza Artificiale. Ho appreso i principi di base di data cleaning e di data mining ed in generale competenze riguardo le tecniche di unsupervised learning. Questa formazione si è dimostrata essere un buon punto di partenza al mio ingresso nel mondo lavorativo, ho potuto cominciare da subito ad occuparmi di task specifici potendo vagliare diverse opzioni per la loro risoluzione.