Data engineering
Acquisizione multi-fonte, timestamp di origine, schema, cache, lineage, gestione dei dati mancanti e controlli di freschezza.
Percorso progressivo
Dal risultato visibile all’implementazione.
Ogni livello aggiunge dettaglio senza richiedere di ricominciare: si può entrare dal punto più adatto e proseguire verso il livello successivo.
Machine learning
Regole pesate, modelli supervisionati, anomaly detection, classificazione dei regimi, bootstrap e baseline.
Software engineering
Package modulari, CLI, configurazione, modelli tipizzati, test, logging, artifact e versionamento.
Automazione e RPA
Cron, event trigger, retry, quality gate, idempotenza, stato persistente e pubblicazione AT Protocol.
Validazione
Split temporali, walk-forward, metriche maturate, confronto con baseline, leakage control e failure analysis.
Contesti tecnici
Energia, mercati, filiere tecnologiche, geospazio e pattern trasferibili a sistemi industriali e IT/OT.
Come verificare
Ogni capacità rimanda a un’evidenza concreta.
Revisione tecnica o confronto metodologico
Il canale email è disponibile per osservazioni sul metodo, possibili applicazioni o ricerca.