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Scopri i nostri Master Internazionali in Big Data for Supply Chain e Big Data for Healthcare and Biotech

Mag

20

2021

Inizio: Mag 20 | 12:30 pm

Fine : Mag 20 | 02:30 pm

Categoria:
Master presentazione online
Tag:
Big Data & Business Analytics |
Healthcare & Biotech |
masterclass |
Supply Chain Analytics


Via Lambruschini , 4C 20156 Milano MI

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Prova in anteprima i contenuti con due Masterclass dedicate

Giovedì 20 maggio alle ore 12.30 ti invitiamo a partecipare alla prossima presentazione online dedicata ai nostri Junior Specialising Masters in Big Data for Supply Chain e Big Data for Healthcare and Biotech.

Durante la presentazione avrai l’occasione di partecipare attivamente alle Masterclass dedicate e potrai scoprire di più sui contenuti di entrambi i programmi:

  • The impact of Big Data Analytics in supply chain management: opportunities and challenges;

Supply Chain Management sta affrontando grandi sfide di trasformazione e, oggi più che mai, i dati sono una risorsa chiave per i managers che lavorano in questo campo: designing networks, ottimizzazione delle scorte e decisioni sulla distribuzione, controllo del commercio illegale, previsione della domanda, prevenzione delle interruzioni della catena di fornitura, etc…Lo scopo di questo master è investigare come la gestione della Supply Chain possa beneficiare dell’utilizzo dei dati.

  • The growing role of Big Data in healthcare and Biotech: current trends and future perspectives;

La gestione della recente pandemia, ma più in generale il sistema sanitario, sta facendo molto affidamento sull’uso e abuso di dati, trasformando l’healthcare delivery in un modello più predittivo, personalizzato e partecipativo. Questo master ha come scopo formare futuri leaders capaci di gestire un’importante trasformazione del settore sanitario che si sta muovendo sempre più verso processi decisionali basati sulle evidenze.

I direttori dei programmi e Greta Maiocchi, Head of Marketing and Recruitment, saranno lieti di rispondere alle tue domande e di fornirti ulteriori informazioni sul processo di selezione e sui contributi economici disponibili per questi masters.

Agenda evento:

  • 12.30: Welcome
  • 12.35: Masterclass “The impact of Big Data Analytics in supply chain management: opportunities and challenges”, con il Prof. Giovanni Miragliotta
  • 13.20: Presentazione dei Master e processo di selezione
  • 13.30: Masterclass “The growing role of Big Data in healthcare and Biotech: current trends and future perspectives”, con la Prof.ssa Francesca Ieva
  • 14.15: Q&A

 

I Relatori
Giovanni Miragliotta, Professore Associato – Politecnico di Milano – Big Data for Supply Chain Analytics

Nato nel 1973, si è laureato in Ingegneria Gestionale, con lode, nel 1998 presso il Politecnico di Milano, con una tesi di laurea su “Strategic Stocks sizing through uncertainty deployment”. Dopo un periodo presso la UCLA, ha conseguito il dottorato di ricerca in Ingegneria Gestionale nel 2003, presso il Politecnico di Milano, con una tesi di dottorato su “Techniques and tools for multisite production management”. Attualmente è professore associato di Industrial Plants Design and Advanced Supply Chain Planning. È docente del MIP, condirettore di tre Osservatori (Internet of Things, Industry 4.0, Artificial Intelligence) e condirettore dell’IoTLab.

Francesca Ieva Professoressa Associata – Politecnico di Milano – Big Data for Healthcare and Biotech

Francesca Ieva è nata a Milano, Italia, nel 1984. Nel 2008 ha conseguito la Laurea Magistrale in Ingegneria Matematica e nel 2012 un Dottorato di Ricerca in Modelli e Metodi Matematici per l’Ingegneria presso il Politecnico di Milano. La sua tesi di dottorato ha ricevuto il riconoscimento di migliore tesi di dottorato in statistica applicata dalla Società Italiana di Statistica nel 2014. È diventata professoressa associata in Probabilità e Statistica presso il Dipartimento di Matematica dell’Università degli Studi di Milano. Dal 2016 al 2019 è stata assistente universitaria di Statistica presso MOX, il laboratorio di modelling and scientific computing del Dipartimento di Matematica del Politecnico di Milano, dove attualmente è professoressa associata di Statistica. I suoi studi si concentrano sull’apprendimento statistico in un contesto biomedico, con particolare attenzione alle applicazioni in biostatistica, farmacoepidemiologia e valutazione sanitaria basata su dati di salute pubblica. Metodologicamente parlando, la sua ricerca si concentra sulla fragilità non parametrica dei modelli multi-stato, modelli multilivello e modelli gerarchici bayesiani non parametrici, valutazione sanitaria, analisi dei dati funzionali, Depth Measures e Machine Learning for Health Analytics.

 

 

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