Franco Maciariello

Il dottorato in Big Data e Intelligenza Artificiale forma ricercatori con competenze avanzate in Data Science, concentrati sull'analisi statistica e computazionale dei dati, gestione dei big data e algoritmi di machine learning. L'attività è concentrata su progetti di ricerca applicata e di innovazione tecnologica nel campo dei Big Data e dell’Intelligenza Artificiale nell’ottica sia della Transizione digitale sia dell’Industria 5.0 e dell'Economia Circolare. L’obiettivo è sfruttare l’Intelligenza Artificiale in contesti industriali per favorire nuovi processi produttivi in cui anche le tecnologie(IoT, robot, cybersicurezza, cloud e reti ad alta velocità) sono utilizzate non solo per perseguire una maggiore efficienza, ma soprattutto migliori condizioni di vita dell’uomo e dell’ambiente anche attraverso un modello rigenerativo dell’economia.

Marketing e tecnologia: dalla trasformazione digitale al nuovo marketing in azienda.

Marketing relazionale: dalle strategie di gestione della relazione agli strumenti operativi utilizzati. Attualità e prospettive.

Il Corso si propone di offrire ai dottorandi di ricerca un percorso formativo che consenta di acquisire metodologie e competenze specialistiche per l'analisi dei fenomeni economico-finanziari. Si analizzeranno i modelli di Big Data Analytics, le reti complesse e la eXplainable Artificial Intelligence (XAI).
Oltre a fornire le basi teoriche di tali modelli, verranno svolte e discusse delle prove pratiche che consentiranno ai dottorandi di applicare le conoscenze acquisite a fenomeni economico-finanziari.

Il corso copre l'intero processo necessario durante uno studio di ricerca: dalla fase iniziale in cui un nuovo problema viene affrontato, formalizzato e risolto, fino alla fase finale in cui i risultati ottenuti devono essere comunicati alla comunità scientifica.

Il corso è suddiviso in 10 lezioni da 3 ore ciascuna e tra gli argomenti trattati vi sono:

• Come strutturare gli articoli scientifici
• Organizzare le diverse sezioni
• Creare figure e citare le fonti
• Evitare gli errori più comuni

Successivamente, il corso spiegherà il funzionamento del processo di pubblicazione scientifica e come parteciparvi, simulando un tipico processo di selezione degli articoli per una conferenza.

Vincitore con il progetto "Fair to Food" del percorso di incubazione di 6 mesi presso 012Factory.

Il progetto "Fair to Food" ha come obiettivo la certificazione per la sostenibilità economica nel settore alimentare, assicurando un’equa remunerazione lungo l’intera filiera grazie all’uso della blockchain e di contratti tecnologici, in linea con il Green Deal UE.

L’obiettivo principale del Contamination Lab di Università Mercatorum è quello di sviluppare un mindset imprenditoriale in un numero quanto più possibile elevato di persone. Le competenze acquisite e le modifiche attese nei comportamenti potranno risultare validi non solo nell’avvio di nuovi progetti imprenditoriali ma anche all’interno di organizzazioni pubbliche e private.

La Winter School si propone di offrire l’opportunità a giovani studiosi la possibilità di arricchire le proprie competenze nell'utilizzo delle metodologie qualitative e quantitative per la ricerca. Il corso, che si svolgerà nell’arco di 6 giornate, si configura come un’introduzione al complesso mondo della ricerca quantitativa, qualitativa e mista attraverso un approccio multidisciplinare.
Gli obiettivi del corso ad alta specializzazione Winter School sono:
• approfondire le tecniche innovative della ricerca sociale;
• sviluppare le competenze chiave nella pratica della ricerca;
• fornire ai partecipanti la possibilità di presentare e discutere i propri progetti di ricerca con esperti.

Il lavoro di tesi è consistito nello sviluppo del software per la digitalizzazione di un’attrezzatura di collaudo della linea VIDAS di bioMérieux Italia. Il software sviluppato costituisce l’interfaccia tra l’attrezzatura di collaudo e le applicazioni per l’automazione del processo di collaudo e consente l’archiviazione automatica in cloud dei dati costituenti il Device History Record elettronico (eDHR).

Il corso è basato sull'uso pratico dell'IA generativa e del machine learning per:

• personalizzare l’apprendimento degli studenti attraverso l’analisi dei dati educativi
• sviluppare materiali didattici e valutativi con strumenti di IA
• progettare e integrare chatbot e agenti intelligenti nelle attività didattiche

La formazione si è svolta secondo la metodologia Relearning e ha incluso casi studio, esercitazioni pratiche e simulazioni in ambienti reali..

Il corso ha fornito un percorso formativo approfondito sui fondamenti etici legati all’impiego dell’Intelligenza Artificiale nell’educazione.

I contenuti hanno incluso l’analisi delle norme sulla protezione dei dati, le sfide legate alla trasparenza algoritmica, la necessità di garantire un consenso informato e consapevole, e la valutazione dell’impatto sociale e culturale delle tecnologie intelligenti in ambito scolastico e formativo.

Infine, nel corso vengono approfonditi strumenti e metodi per valutare le implicazioni etiche di applicazioni di IA in aula, affrontando casi di studio reali e simulazioni basate su scenari professionali. Il corso ha favorito una visione critica e strategica, preparando il professionista ad affrontare le sfide attuali e future dell’innovazione educativa in modo consapevole e responsabile.

Team leader del progetto di tesi di gruppo: «Analisi sulle Opportunità di Business e Campagna di Marketing per il Data Mesh».
Il Master si rivolge espressamente a professionisti italiani che desiderano ampliare e rafforzare le loro conoscenze e competenze in materia di raccolta e analisi dati, grazie all'utilizzo pratico durante le ore formative, dei principali tool e strumenti presenti sul mercato.

Il Master si articola in un percorso che va dalla definizione del piano di marketing alla costruzione del conto economico, approfondendo le strategie da seguire per il lancio di nuovi prodotti, le scelte distributive e la gestione delle relazioni con i clienti. .

L’obiettivo del Corso in Online Media Mix è trasferire una metodologia per la definizione di strategie e strumenti digitali di comunicazione per strutturare un “piano media” che possa integrarsi con le strategie di marketing e
comunicazione aziendali.

Il Master in Marketing e Comunicazione per la Musica ha come focus lo studio delle più innovative strategie di comunicazione e di marketing nel settore musica, sia per i progetti discografici che per i live.

Percorso di formazione pilota che ha portato a sperimentare in Italia una parte del complesso programma formativo elaborato nell’ambito del progetto Social B che ha l’obiettivo di strutturare un percorso formativo europeo accademico per l’impresa sociale. I temi trattati sono la misurazione dell’impatto sociale, il management e la sostenibilità.
La formazione è curata dai partner di progetto italiani Programma integra e Università di Roma Tor Vergata.

Il corso "Nuova didattica per le lingue: la metodologia CLIL" forma i corsisti sull’uso integrato di nuovi strumenti, approcci e metodi didattici che possano proficuamente essere introdotti e affiancati alla didattica tradizionale e alle pratiche di insegnamento nella scuola secondaria. In particolare, il master è incentrato su tre diverse metodologie:

• il web learning e la didattica multimodale
• la didattica capovolta (o flipped learning)
• la metodologia CLIL (Content and Language Integrated Learning)

Questo livello certifica la capacità di comunicare in modo indipendente ed efficace in situazioni familiari e in alcune situazioni non familiari, con fluidità e flessibilità nell'inglese accademico.