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Daniele Pasquini
Docente A ContrattoBiografia
Daniele Pasquini è un Data Scientist e dottorando (Ph.D. student) in Data Science presso l’Università degli Studi di Roma Tor Vergata. Ha conseguito la Laurea Magistrale in Informatica, con specializzazione in Big Data e Machine Learning. La sua attività di ricerca si concentra su Graph Neural Networks (GNN), community detection, clustering e sull’integrazione di Large Language Models (LLM) con knowledge graph.È esperto di analisi applicata a grandi volumi di dati e di tecnologie distribuite e Big Data, utilizzando anche framework e strumenti come Spark, Hadoop e MongoDB. Ha lavorato come ricercatore nel team di ricerca e sviluppo presso il Laboratorio BigData del Ministero dello Sviluppo Economico, in collaborazione con Fondazione Ugo Bordoni e Università degli Studi della Tuscia, partecipando a progetti di Data Science in contesti istituzionali. Ha inoltre contribuito al progetto Erasmus+ JOULE in ambito data journalism.
Ha svolto consulenze Big Data per Evodevo, lavorando su progetti di analisi, data processing e data visualization, operando su più livelli (infrastruttura, backend, frontend e analisi). Ha maturato esperienza anche in data analysis, data viz e backend development per Europe Consulting e Where Tech.In ambito didattico, ricopre il ruolo di docente presso: Università degli Studi di Roma Tor Vergata (corso di Programmazione, corso di Big Data), Università degli Studi Niccolò Cusano (corso di Basi di Dati), Università AUR (corso di Programmazione)Ha inoltre insegnato Big Data, Python e Data Analysis presso diverse università italiane.
Facoltà
Materia d'insegnamento
Lingue e Intelligenza Artificiale
Ricevimento
Ricevimento su appuntamento da prenotare tramite mail
