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AlmavivA parceira do Mestrado sobre Big Data Analytics & Social Mining da Universidade de Pisa

AlmavivA parceira do Mestrado sobre Big Data Analytics & Social Mining da Universidade de Pisa

29-01-2016

A Almawave participa hoje do congresso inaugural do Mestrado de Big Data

A AlmavivA também apoia, para o ano acadêmico 2015-2016, o Mestrado sobre Big Data Analytics & Social Mining, promovido pela Universidade de Pisa em colaboração com o CNR (Conselho Nacional de Pesquisas) e o Laboratório SoBigData.

A iniciativa responde ao desafio da formação do data scientist, uma figura profissional emergente dotada de um mix de competências multidisciplinares que permitem a aquisição de dados para deles extrair conhecimento em apoio às decisões, à criatividade e ao desenvolvimento de serviços inovadores.

O Grupo AlmavivA é um dos principais protagonistas italianos com vocação internacional no setor de CRM, Big Data Knowledge Management e Customer Experience e a empresa líder do grupo, a AlmavivA, vem se empenhando há muito tempo na ampliação e renovação dos serviços de cooperação aplicativa e de interoperabilidade entre os sistemas das administrações públicas, como parceira da AgID para o desenvolvimento da Agenda Digital.

Trata-se de uma ampliação que hoje passa também pela valorização de Open Data e Big Data, temas portantes da oferta da Almawave – a sociedade de inovação tecnológica do Grupo – com o objetivo de tornar a informação cada vez mais transparente e fruível, criar novos serviços para cidadãos e empresas, aumentar a capacidade de intelligence no patrimônio informativo das administrações públicas.

Empresas e instituições se encontrarão hoje no congresso inaugural do Mestrado, a ser realizado no Departamento de Informática da Universidade de Pisa: o Grupo será representado por Giuseppe Militello, da Almawave.

A proposta didática daquela Universidade, que prevê uma intensa colaboração com as empresas parceiras e um período de estágio, é dirigida a jovens brilhantes com backgrounds diversificados, mas com uma motivação em comum: enfrentar um percurso formativo multidisciplinar mirado à síntese entre o estudo dos fundamentos da data science - tecnológicos, analíticos, narrativos e éticos - e o trabalho de campo em atividades projetuais para um uso criativo dos big data para a inovação.

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