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Machine learning: premiati anche gli studenti UPO nella seconda edizione della Gimme5 Challenge

L’iniziativa ideata da Kirey Group nasce nell’ottica di promuovere una sempre maggiore collaborazione con il mondo delle università per formare gli studenti alle nuove competenze digitali

Di Leonardo D'Amico

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Machine learning: premiati anche gli studenti UPO nella seconda edizione della Gimme5 Challenge
Machine learning: premiati anche gli studenti UPO nella seconda edizione della Gimme5 Challenge

Dall’Università del Piemonte Orientale all’Università di Catania, passando per l’Università degli Studi di Milano, la sfida di Machine Learning ideata da Kirey Group e Gimme5 si estende agli atenei italiani. L’obiettivo: aiutare gli studenti a perfezionare le capacità di analisi dei dati e problem solving e contribuire a formare le nuove figure professionali del futuro.

La seconda edizione della “Gimme5 Challenge” promossa da Kirey Group, realtà innovativa che accompagna le aziende nel loro percorso di digitalizzazione, e Gimme5, la soluzione digitale per risparmiare investendo anche piccole somme, si è chiusa il 18 giugno dopo la premiazione dei vincitori presso i tre atenei che quest’anno hanno aderito all’iniziativa: l’Università del Piemonte Orientale, l’Università degli Studi di Milano Statale e l’Università di Catania.

Kirey Group ha coinvolto gli studenti in una sfida volta a perfezionare e allenare le proprie competenze specialistiche acquisendo una migliore capacità di analisi dei dati. L’iniziativa nasce nell’ottica di promuovere una sempre maggiore collaborazione con il mondo delle università per formare gli studenti alle nuove competenze digitali, sostenendo una visione dell’innovazione che richieda non solo la capacità di acquisire skill tecniche, ma anche di essere creativi, per trovare soluzioni nuove elaborando una visione ‘fuori dagli schemi’.

Ecco i nomi dei vincitori dell’edizione di quest’anno: all’Università di Catania vincono il premio tecnico Raffaele Francesco Barbagallo e Giulia Silvestro. All’Università Statale di Milano vincono il premio tecnico Marco del Treppo e Maria Giustiniano, e il premio creativo Matteo Child. All’Università del Piemonte Orientale, vincono il premio tecnico Christopher Irwin e il premio creativo Francesco Leonardi, studenti del Dipartimento di Scienze e innovazione tecnologica (DISIT).

Quest’anno la Gimme5 Challenge ha coinvolto un numero maggiore di studenti (+30% rispetto allo scorso anno) che spaziano dagli informatici dell’Università del Piemonte Orientale, ai matematici, fisici, data scientist, informatici e ingegneri informatici dell’Università di Catania, fino agli studenti del Master in Science for Economics Business and Finance e dei corsi di Finance and economics, Management of Innovation and Entrepreneurship, Data Science and Economics, Computer Science, Physics, Economics and Political Science dell’Università degli Studi di Milano Statale, tutti impegnati nel mettere in campo le proprie abilità di Data Science e Machine Learning per risolvere un problema predittivo binario.

Nell’affrontare la sfida, gli studenti hanno sfruttato i dati di Gimme5, l’applicazione che consente di mettere da parte piccole somme attraverso smartphone e di investirle in un fondo comune di investimento. La sfida è pensata nel rispetto totale della privacy dei partecipanti e dei dati utilizzati per il testo. All’atto di iscrizione, infatti, agli studenti è stato richiesto di non divulgare gli obiettivi né condividere i risultati su altre piattaforme, non solo per la tutela dei dati e delle informazioni ma anche perché la “Gimme5 Challenge” si pone obiettivi puramente didattici e formativi.

Il team composto da esperti Kirey Group e Gimme5 è stato accanto ai ragazzi durante tutta la durata della sfida per supportarli a distanza con consigli e formazione sugli algoritmi e sulle analisi da loro sviluppati, e sui percorsi che avevano scelto di seguire. In palio tre premi per i progetti tecnici e un premio creativo attribuiti ai partecipanti che si sono saputi distinguere maggiormente per le competenze tecniche, elaborando il modello che consentiva le migliori prestazioni a partire dai dati di test, e per la creatività, creando la soluzione più innovativa o l’approccio più inventivo.

    Ultima modifica 13 Settembre 2022

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