Cosa vuol dire essere una Data Scientist? Com’è la sua giornata tipo e quali sono le diverse sfide che affronta e i progetti a cui lavora?

Insieme alla community di RLadies Italy e al racconto delle nostre ospiti, tutte donne e tutte data scientist, esploreremo il mondo della data science in tutte le sue sfumature:

• Perchè non esiste un solo modo o un solo ruolo nel mondo della data science & analytics.
• Perchè è importante avere un approccio data-driven.
• Diversità e inclusione nel settore.

LE SPEAKER

Giovanna de Vincenzo – Data scientist, rladies e data visualization specialist. Ama i dati e la tecnologia, sperimentare e mettersi alla prova. Durante il Master in Data Science ha scoperto la sua vera passione: raccontare i dati. Specializzata in R, data analytics e data visualization, ha ottenuto di recente la certificazione Tableau Desktop Specialist. Il suo mantra è: non temere il fallimento perché è una delle più grosse opportunità per la crescita personale e professionale. Molto sensibile verso il tema della diversità e inclusione nel Tech, è co-fondatrice di #RladiesItaly il cui scopo è sostenere le donne nel settore della data science e data analytics e renderle protagoniste dando voce alle loro aspirazioni e obiettivi.

Sara Iacozza – Data literacy e storytelling, BI analyst, UX research. “Ho un dottorato di ricerca in neuroscienze cognitive e amo i dati perchè mi danno l’opportunità di capire meglio il comportamento delle persone. Il mio obiettivo è offrire informazioni che siano basate su evidenza e non opinioni. Ho diversi anni di esperienza nel disegnare e portare a termine progetti di ricerca volti a rispondere a esigenze di varia natura. Dal mio punto di vista, le migliori risposte arrivano attraverso un processo che si chiama ​participatory design​, attraverso il quale supporto i diversi stakeholders interessati in un progetto a definire un problema comune. #RLadiesItaly è la realizzazione di un sogno che vede donne e minoranze supportarsi vicendevolmente in un campo che è ancora fortemente maschile é il desiderio di dare senso a quelle ​quote rosa​ tanto, ingiustamente, criticate nel nostro paese.”

Parvaneh Shafiei – Senior Data scientist con +6 anni di esperienza nell’applicazione della Data science e del Machine Learning in vari settori. Lei ha studiato informatica al politecnico di milano. Ha trascorso la maggior parte della sua carriera in società di consulenza per aiutare vari clienti a lanciare e implementare progetti di Machine learning, attualmente è Project Leader in NTT data. È la fondatrice di RladiesMilan, un gruppo dedicato per dare visibilità alle ragazze che lavorano nel settore della tecnologia e della Data science e far crescere più diversità

Diletta Milana – laureata in Ingegneria Informatica presso il Politecnico di Milano. Dopo un’internship presso l’Accelerator Division del Fermilab di Chicago, ha trascorso due anni presso la Technische Universität München, prima come studentessa, poi come teaching assistant per il corso di Project Organization and Management for Software Engineering e infine come visiting researcher con una tesi su Deep Generative Models for Predicting Alzheimer’s Disease Progression on MR Data. Oggi è Data Scientist presso il team di Digital Open Innovation di Eni. Dal 2017 è anche attivista e co-fondatrice di Yezers, una piattaforma nata con lo scopo di aggregare i giovani in Italia per dare loro una voce nel panorama sociale, economico, politico e tecnologico italiano.

L’evento è organizzato in partnership con R-Ladies Italy un progetto congiunto tra R-Ladies Bari e R-Ladies Milan, due chapter locali di R-Ladies global. Il loro obiettivo è supportare le donne e le minoranze di genere sottorappresentate nella data science e data analytics. Le donne sono le assolute protagoniste dei loro webinar e vogliono dar loro voce e spazio per raccontare le loro esperienze, ambizioni e obiettivi. Vogliono creare un luogo metafisico di supporto e condivisione. Si concentriano in particolare sul mostrare alle persone che, anche in campi non tradizionalmente legati al mondo della data science, forti competenze sull’analisi dei dati e una mentalità data-driven possono essere una risorsa inestimabile.