{"id":5264,"date":"2023-08-31T12:38:44","date_gmt":"2023-08-31T10:38:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kode-solutions.net\/?p=5264"},"modified":"2024-10-09T13:04:20","modified_gmt":"2024-10-09T11:04:20","slug":"una-chiacchierata-congabriele-galatolo-back-end-developer-and-data-scientist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kode-solutions.net\/it\/una-chiacchierata-congabriele-galatolo-back-end-developer-and-data-scientist\/","title":{"rendered":"Una chiacchierata con:Gabriele Galatolo, Back-end developer e Data Scientist"},"content":{"rendered":"\r\n\t
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Una chiacchierata con:Gabriele Galatolo, Back-end developer e Data Scientist<\/h1>\n\n\t\t
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Author:<\/div>\r\n\t\t\t\t\t
Kode s.r.l.<\/div>\r\n\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\t
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Date:<\/div>\r\n\t\t\t\t\t
31.08.2023<\/div>\r\n\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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Topic:<\/div>\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
News<\/div>\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\r\n\t\t\t
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Nel mondo della Data Science spesso servono competenze sfaccettate, difficili da racchiudere in una definizione e a volte anche difficili da spiegare. Ci proviamo oggi con Gabriele, che in Kode pensa alle soluzioni e ai prodotti da sviluppare per i nostri clienti fin dalla strutturazione del loro motore<\/p><\/div>\r\n\t\t\t<\/div>\r\n\t\t<\/div>\r\n\t<\/div>\n\n\n\n

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<\/br>Gabriele Galatolo, Back-end developer and Data Scientist<\/figcaption><\/figure>\n<\/body><\/html><\/div>\n<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<\/div>\r\n\t<\/div>\r\n\r\n\t\n\n\n
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Back-end Developer & Data Scientist, una doppia definizione, vuoi provare a spiegarci in cosa consiste il tuo lavoro?<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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\u00c8 sempre complicato dire in maniera sintetica qual \u00e8 il mio lavoro. Da tempo ho scelto di dire che sono uno sviluppatore, ma tutti pensano subito al tipo dietro al computer che scrive codici. Cosa che faccio, se non fosse che la mia realt\u00e0 \u00e8 distante dall\u2019idea che si ha normalmente dello sviluppo (quello legato ai servizi che tutti usiamo nel quotidiano).<\/p>\n\n\n\n

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Per complicare la cosa, non solo mi occupo di software development in un ambito con delle specificit\u00e0 rilevanti (quello dei dati), ma affronto i progetti con un\u2019ottica particolare, che toglie il fuoco dalla sola estrazione dell\u2019informazione che il cliente vuole capire dai suoi dati, per ragionare in maniera pi\u00f9 ampia su come garantire che questa estrazione funzioni\u2026 Sono sempre stato ancorato al motore di quel che succede, \u00e8 una parte che in genere si conosce poco o per niente: lo sviluppo infrastrutturale (o middleware) \u00e8 per\u00f2 ci\u00f2 che consente di garantire un certo livello di prestazioni, o di rendere una soluzione scalabile…<\/p>\n\n\n\n

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Lavorare a livello infrastrutturale o middleware significa prendersi carico di tutte queste informazioni senza necessariamente conoscerne la semantica. I progetti di data science sono una pipeline ben definita (estrazione dati, preprocessing, modello, visualizzazione); noi ci impegniamo a ottimizzare ognuno di questi blocchi. Ad esempio nel data storage (come per altri componenti di Princess*) mi preoccupo di come i vari tipi di databases espongono le informazioni, ma posso ignorare  il contenuto dei dati su cui lavoro. Almeno quando non mi occupo della parte di estrazione di conoscenza e servizi al cliente in progetti, ad esempio, di computer vision o basati su reti neurali.<\/p>\n\n\n\n

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Quindi, oltre ad una doppia definizione, hai proprio un doppio ruolo; questo comporta uno sguardo diverso nell\u2019approccio ai progetti?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Probabilmente s\u00ec. Quando mi occupo della parte di data science io non riesco a non chiedermi anche come ottimizzare la soluzione, come strutturarla, come non far scoppiare tutto, o non far durare l’analisi cent’anni. Qual’\u00e8 il limite oltre il quale non spingersi? sono domande che non tutti nello sviluppo si pongono.<\/p>\n\n\n\n

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Forse questo sguardo mi viene da lontano. Io vengo dal mondo dell’informatica (mi considero un informatico in senso scientifico), ma la prima idea, la prima sensazione che l\u2019informatica serva per trovare soluzioni funzionanti, semplici e veloci a problematiche complesse, credo che mi venga da lontano. A casa abbiamo sempre avuto il computer; io ci facevo solo i giochini, ma mio padre no. Lo vedevo mentre studiava i manuali  e trovava il modo per fare nuove cose, cos\u00ec ho iniziato a provare anch\u2019io. Comunque, a un certo punto da uno che spippola<\/em> mi sono trasformato in uno che usa la materia in maniera diversa, grazie anche alla mia prima prof di informatica, che il computer non ce lo ha fatto usare praticamente mai, per tutto il primo anno. Perch\u00e9 l’informatica prima di essere un linguaggio di programmazione (per cui se scrivi una riga sei un programmatore) \u00e8 uno strumento per risolvere problemi di automazione in modo efficiente.<\/p>\n\n\n\n

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L’informatico affronta problematiche complesse e le sue soluzioni possono essere replicate in molti ambiti\u2026 hai presente la teoria delle code? Si pu\u00f2 applicare al contesto dei supermercati come alla gestione dei dati. Ho lavorato nell\u2019ambito delle piattaforme di high frequency trading: l\u00ec la rapidit\u00e0 di estrazione dei dati era fondamentale. Se le risposte non arrivavano nel giro del millisecondo aprivano una issue.<\/p>\n\n\n\n

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Questa esperienza, l\u2019attenzione alla performance dello strumento che sviluppiamo, l’ho portata molto qui in Kode, perch\u00e9 le cose che facciamo sono intensive – sia in termini di quantit\u00e0 di dati che trattiamo, sia i framework che utilizziamo (che sono molto pesanti). E\u2019 vero che non abbiamo limiti di tempi dell’ordine del millisecondo, ma se, ad esempio, nell\u2019industria, alla fine di un batch dobbiamo essere in grado di dare i risultati dell\u2019analisi sulla produzione appena conclusa, abbiamo pochi minuti prima che inizi il batch successivo.<\/p>\n\n\n\n

Direi che per tornare alla domanda iniziale in realt\u00e0 non esco mai n\u00e9 da un cappello n\u00e9 dall’altro e il mio sguardo ai progetti \u00e8 sempre composto da entrambi i punti di vista.<\/p>\n\n\n\n

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Ci fai qualche esempio di attivit\u00e0 di sviluppo infrastrutturale nel mondo della Data Science?<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Ci sono attivit\u00e0 molto orientate (specifiche del nostro settore) come il data storage; ma lato infrastruttura ci occupiamo anche dello sviluppo di framework come Princess <\/a>e di tutti quegli strumenti che riducono la ripetizione dello sviluppo o semplificano e ottimizzano le integrazioni.<\/p>\n\n\n\n

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Un altro strumento, ad esempio, su cui stiamo lavorando \u00e8 un Execution Assistant, che permette di sviluppare funzioni serverless, togliendo la responsabilit\u00e0 a chi sviluppa di occuparsi del deploy.<\/p>\n\n\n\n

C’\u00e8 tutto un movimento, che secondo me prender\u00e0 sempre pi\u00f9 piede, che mira a consentire allo sviluppatore di non preoccuparsi di come e dove il suo software, o la funzionalit\u00e0 che sviluppa, sar\u00e0 fatta girare.<\/p>\n\n\n\n

Questo approccio si applica bene alla Data Science, perch\u00e9 lavorando in una pipeline con fasi ben strutturate e spacchettabili, \u00e8 possibile dire a chi sviluppa la parte di analisi dati, di machine learning e modelli: \u201cScegli liberamente i linguaggi e i metodi che ritieni pi\u00f9 adatti, perch\u00e9 come girer\u00e0, con che risorse, eccetera, non ti riguarda, se ne occuper\u00e0 qualcun altro\u201d; o meglio qualcos\u2019altro.<\/p>\n\n\n\n

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*Hai citato un paio di volte Princess<\/a>, puoi dirci cosa \u00e8? Lo hai sviluppato tu?<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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S\u00ec, in effetti sono il pap\u00e0. E pure la mamma… In sintesi Princess \u00e8 un framework proprietario di Kode che racchiude, come una vera e propria cassetta degli attrezzi, gli strumenti di sviluppo per il Data Scientist. Ma Princess \u00e8 un\u2019altra storia, la raccontiamo la prossima volta.<\/p>\n\n\n\n

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Data Science is a team work of different expertise to find the meaningful solutions<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":1835,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[52],"tags":[],"class_list":["post-5264","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"yoast_head":"\nGabriele Galatolo: back-end e midlleware rendono le cose possibili<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Nella Data Science, non possiamo focalizzarci solo sulla semantica dei dati, perch\u00e9 \u00e8 il middleware ci\u00f2 che rende le cose possibili\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.kode-solutions.net\/it\/una-chiacchierata-congabriele-galatolo-back-end-developer-and-data-scientist\/\" \/>\n<meta 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