Sandro Stancampiano
Istat
Attualmente lavoro in ISTAT come Tecnologo. Mi occupo del monitoraggio e del coordinamento dei meccanismi di domanda/offerta dei servizi finalizzati alla realizzazione delle indagini prodotte dallIstituto.
Precedentemente, sempre in ISTAT, mi sono occupato dellanalisi dei feedback e dello studio delle abitudini di navigazione degli utenti che utilizzano i canali di diffusione dellinformazione statistica. Lattività era finalizzata alla redazione di report con osservazioni e indicazioni riguardo al miglioramento dellesperienza degli utenti nella fruizione della statistica ufficiale. Ho ottenuto la qualifica di Data Scientist nel febbraio 2018 dopo aver conseguito con il massimo dei voti il Master in Data Science presso l'Università degli studi di Roma "Tor Vergata". Nel luglio 2016 mi sono laureato in Informatica presso lUniversità degli Studi la Sapienza di Roma con una tesi sugli Open Data dellIstat.
Da questa esperienza sono nati ulteriori approfondimenti che si sono concretizzati nello sviluppo di app per dispositivi mobili, nella creazione del canale YouTube e del blog in cui mi occupo di diffusione della cultura statistica.
Prima dellesperienza in ISTAT, iniziata nel 2008, ho lavorato per circa dieci anni nel settore IT inizialmente come analista programmatore e assumendo in seguito il ruolo di team leader.
Ho contribuito al successo di progetti complessi in qualità di consulente indiretto presso aziende di telecomunicazioni, banche ed assicurazioni.
In precedenza ho svolto alcune attività legate alla professionalità acquisita con la mia prima laurea in Lettere (indirizzo antropologico) e al successivo corso di perfezionamento in Scienze Demo - etno - antropolgiche.
Speeches di Sandro Stancampiano
Misurare, Monitorare e Governare le città con i Big Data
In questo speech vorrei presentare i risultati della ricerca che ho condotto nei primi mesi del 2018. ?Il lavoro ha permesso di verificare lipotesi di utilizzare i Big Data per produrre statistiche a supporto dei processi decisionali. ?Ho implementato un progetto pilota, replicabile ed estendibile su ampia scala, che utilizza metodi di text mining per estrarre informazioni da dati raccolti mediante tecniche di web scraping. ?Ho scelto recensioni pubblicate sul web relative a quattro punti di interesse della città di Roma frequentati quotidianamente da numerosi turisti (Colosseo, Pantheon, Fontana di Trevi e Piazza Navona).
Molti visitatori lasciano valutazioni riferite ai luoghi aggiungendo considerazioni sullo stato di conservazione dei monumenti, su aspetti positivi (servizi, facilitazioni, promozioni) e aspetti negativi (disservizi, difficoltà di accesso, mancanza di sicurezza) che hanno notato.
Le tematiche emerse sono di sicuro interesse sia per chi eroga sia per chi richiede servizi.
Il processo descritto in questo lavoro mostra un uso classico di Big Data: dati prodotti con una finalità specifica vengono utilizzati successivamente per raggiungere altri obiettivi apportando un innegabile valore aggiunto.
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