Report fatti a mano
Giorni ogni mese a unire file Excel e preparare grafici che sono già vecchi quando arrivano.
I dati li hai già: vendite, ordini, sensori, clienti. Ma restano in fogli Excel separati e le decisioni si prendono a sensazione. Analizzo i tuoi dati, costruisco modelli predittivi e sistemi di allerta che ti dicono cosa sta succedendo e cosa probabilmente succederà.

Sono le situazioni da cui partono quasi tutti i progetti di Data Science e Machine Learning. Ognuna ha un costo, in ore e in errori.
Giorni ogni mese a unire file Excel e preparare grafici che sono già vecchi quando arrivano.
Scorte, vendite e personale pianificati senza un modello: troppo o troppo poco, quasi sempre.
Errori, frodi o guasti che emergono solo quando hanno già fatto danni.
Data Science e Machine Learning Engineering: analisi dei dati, sviluppo di modelli predittivi e validazione per supportare le decisioni.
Come Data Scientist freelance, parto dall’obiettivo: capire un fenomeno, classificare informazioni, individuare anomalie o valutare un modello predittivo. Esamino struttura, qualità e rappresentatività dei dati prima di scegliere gli strumenti.
Mi occupo di Machine Learning Engineering lungo il percorso che va dalla preparazione dei dataset e dall’analisi esplorativa allo sviluppo e all’integrazione dei modelli. Concordiamo metriche, criteri di validazione e condizioni di utilizzo per documentare risultati e limiti del sistema.
Pulizia, organizzazione ed esplorazione dei dataset.
Classificazione, previsione o rilevamento di anomalie, quando i dati lo consentono.
Metriche, confronti e documentazione delle condizioni di utilizzo.
Data Science e consulenza fanno parte dello stesso percorso: comprendere i dati, verificare un’ipotesi e scegliere come svilupparla. Qui trovi tutti e cinque gli approfondimenti della macroarea, dall’analisi aziendale ai modelli predittivi, fino alla fattibilità e alla roadmap AI.
Trasformo raccolte di dati aziendali in analisi leggibili e ripetibili. Parto dalle domande del team, organizzo le fonti e costruisco indicatori e confronti che aiutano a capire cosa sta succedendo, con risultati collegati ai dati di origine e alle regole utilizzate.
Sviluppo modelli di Machine Learning per stimare valori, classificare casi e supportare la pianificazione di attività definite. Il lavoro parte dalla qualità dello storico e dal risultato da ottenere, con un confronto rispetto a un riferimento semplice e prove su dati separati da quelli usati per lo sviluppo.
Progetto controlli e modelli che aiutano a individuare dati e comportamenti insoliti prima di approfondirli con il team. Il servizio comprende costruzione del riferimento, scelta delle soglie, analisi dei falsi allarmi e collegamento delle segnalazioni ai record che le hanno generate.
Ti affianco per capire se e come sviluppare una soluzione AI prima di impegnarti in un’implementazione completa. Analizzo problema, dati e strumenti esistenti, confronto gli approcci e preparo indicazioni concrete su prove, dipendenze e passaggi necessari.
Realizzo prime versioni di soluzioni AI per verificare un’ipotesi tecnica e provare un flusso concreto. Definiamo funzioni, dati e criteri di accettazione, poi organizziamo una roadmap che distingue il prototipo dai passaggi necessari per un utilizzo più ampio.
Obiettivi, dati e strumenti cambiano da un progetto all’altro. Il lavoro parte dal processo che vuoi migliorare e viene adattato alle condizioni in cui la soluzione sarà utilizzata.

Organizzo dati provenienti da fogli di calcolo, database e applicazioni per costruire indicatori leggibili. Definisco periodi, segmenti e regole di calcolo, mantenendo il legame con i record di origine e distinguendo mancanze nei dati da cambiamenti reali del processo.
Valuto classificazione, regressione, serie temporali e rilevamento di comportamenti insoliti in base allo storico disponibile. Confronto il modello con un riferimento semplice e analizzo gli errori, perché un risultato utile deve poter essere interpretato nelle condizioni di utilizzo.
L’analisi può partire prima dell’implementazione: confronto obiettivi, qualità dei dati e alternative tecniche. Una valutazione di fattibilità o una prima versione verificabile aiuta a definire priorità, criteri di accettazione e integrazioni per le fasi successive.
Il risultato può essere un’analisi ripetibile, un modello integrabile o un piano tecnico per lo sviluppo. L’output viene scelto in base alla decisione o al processo da supportare, con regole e limiti documentati.
Sono utili un campione dello storico, il significato dei campi e la domanda a cui vuoi rispondere. Se esiste già un metodo di lavoro, condividilo: diventa un riferimento concreto per misurare il valore del nuovo approccio.
Gli obiettivi vengono misurati sui tuoi dati e condivisi a ogni milestone, così sai sempre cosa sta producendo il progetto.
Casi del mio lavoro per approfondire il problema affrontato, lo sviluppo e i risultati.

Un sistema operativo per analizzare partite di calcio a partire dai video e dagli stream, anche in tempo reale. Ho addestrato modelli di rilevamento e tracciamento per lavorare su riprese grandangolari e convenzionali, producendo statistiche e highlights per partite professionali e amatoriali.
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Un sistema operativo di videosorveglianza intelligente per analizzare i flussi delle telecamere dei supermercati, rilevare movimenti sospetti e inviare possibili alert alla sicurezza. Ho seguito il lavoro dall’addestramento del modello al deploy, alla dashboard e al collegamento con i sistemi del cliente.
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Un sistema per leggere dati operativi da sequenze di immagini dei display ferroviari, anche con riflessi, movimento e condizioni di illuminazione variabili.
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Sistemi di raccolta, organizzazione e arricchimento di dati aziendali, sviluppati in più progetti per clienti.
Leggi il progettoDefiniamo il risultato atteso e controllo completezza, coerenza e rappresentatività dello storico. Individuo possibili distorsioni e informazioni che non sarebbero disponibili nel momento della previsione.
Preparo il dataset, costruisco indicatori o modelli e confronto gli approcci. La validazione rispetta la struttura temporale o i gruppi dei dati quando necessario, per evitare confronti troppo ottimistici.
Spiego risultati, errori e condizioni di utilizzo. Rendo ripetibile il lavoro e preparo l’integrazione prevista, con indicazioni su quali segnali osservare quando arrivano nuovi dati.
Non trovi la tua domanda? Scrivimi o prenota una call gratuita di 30 minuti.
Dipende dall’obiettivo: per molte previsioni bastano uno o due anni di storico. Nella prima analisi valuto quantità, qualità e completezza dei dati.
È la normalità. Pulizia, unione e preparazione dei dati fanno parte del lavoro e spesso producono già il primo valore.
Definiamo le metriche prima di iniziare e testiamo il modello su dati che non ha mai visto, confrontandolo con il metodo che usi oggi.
Se serve, sì: dashboard aggiornate in automatico o report periodici, collegati alle tue fonti dati.
Sì: lavoro su copie anonimizzate quando possibile, con accessi limitati e cancellazione a fine progetto.
Parti dal livello di impegno che preferisci: una call gratuita, un MVP sui tuoi dati o la soluzione completa.
Gratuita30 minuti
Il primo passo, senza impegno: capiamo insieme se e come l’AI può risolvere il tuo problema.
da 500 €in 10 giorni lavorativi
Vedi la soluzione funzionare su un campione reale dei tuoi documenti, immagini o dati prima di investire nel progetto completo.
da 1.500 €in 3–6 settimane
Sviluppo completo, test e integrazione negli strumenti che usi già, con milestone verificabili.
Prezzi IVA esclusa. Il preventivo definitivo dipende da volumi, integrazioni e qualità dei dati, ed è sempre concordato prima di iniziare. Come proteggo i tuoi dati.
Descrivimi cosa vuoi ottenere e quali dati hai a disposizione. La prima call di 30 minuti è gratuita.