Filippo Ascolani ha ottenuto una Laurea Magistrale in Stochastics and Data Science presso l’Università di Torino nel 2019 e ha conseguito un dottorato in Statistica presso l’Università Bocconi nel 2024. Attualmente, è Assistant Professor presso la Duke University (USA), dove si occupa di statistica Bayesiana nonparametrica e di statistica computazionale. (Menzione, ed. 2020)

Il suo interesse per la statistica nasce nel 2014 quando decide di intraprendere la Laurea in Statistica per l’Economia e l’Impresa presso l’Università degli Studi di Padova. Il suo percorso poi continua nello stesso Dipartimento con una Laurea Magistrale, per concludersi nel 2023 con un dottorato in Scienze Statistiche sotto la supervisione del Prof. Mauro Bernardi. In seguito, ha lavorato come post-doc presso il gruppo di statistica della Universitat Pompeu Fabra di Barcellona per un anno. Da settembre 2024, è ricercatore presso il Scientific Computing Center del Karlsruhe Institute of Technology in Germania, dove continua a occuparsi di modelli statistici bayesiani per l’analisi di dati complessi e ad alta dimensione, con particolare attenzione agli aspetti metodologici e computazionali. (1° classificato, ed. 2020)

Elena Bortolato è ricercatrice postdoc presso la Universitat Pompeu Fabra e la Barcelona School of Economics, dove si occupa di metodi bayesiani, tecniche MCMC e inferenza in assenza di verosimiglianza. Ha conseguito il dottorato in Scienze Statistiche all’Università degli Studi di Padova con una tesi in statistica computazionale. (1ª classificata, ed. 2021)

Dopo essersi laureato presso le Università di Salerno e Napoli, Rocco – originario di Eboli – è attualmente all’ultimo anno di dottorato presso l’Università di Warwick, in Inghilterra. A breve inizierà un post-dottorato su alcuni fondamenti matematici dell’intelligenza artificiale. (1° classificato, ed. 2022)

Sofia Curzio ha ottenuto la Laurea in Scienze Statistiche nel 2020. In seguito, ha lavorato per quasi quattro anni come Pricing Analyst nel Global P&C Pricing Team di Allianz SE, conseguendo in questo contesto anche un master universitario di secondo livello in Big Data Science. Successivamente, ha intrapreso una nuova sfida professionale nel RIAD Team del Dipartimento di Statistica della Banca Centrale Europea, dove si è dedicata all’analisi della qualità dei dati. A breve inizierà una nuova esperienza lavorativa all’interno del Dipartimento di Risk Management di un noto gruppo bancario italiano. (Menzione, ed. 2021)

Dopo la Laurea in Scienze Statistiche presso l’Università degli Studi di Padova, ha intrapreso un dottorato in Statistica nello stesso Dipartimento, sotto la supervisione del Prof. Bruno Scarpa. Ha trascorso l’ultimo anno alla Carnegie Mellon University di Pittsburgh, negli Stati Uniti, dove ha condotto ricerca con Aaditya Ramdas e il suo gruppo. La sua ricerca si concentra sull’inferenza statistica, esplorando sia tematiche classiche, come la combinazione dei p-values, sia approcci più moderni, come la conformal prediction. (Menzione, ed. 2023)

Simone Panzeri ha conseguito la Laurea Magistrale in Mathematical Engineering – Statistical Learning presso il Politecnico di Milano nel 2022. Attualmente, è iscritto all’ultimo anno del Dottorato in Modelli e Metodi Matematici per l’Ingegneria, presso il Dipartimento di Matematica dello stesso ateneo. La sua ricerca è incentrata sullo sviluppo di metodi statistici penalizzati per la stima di densità spazio-temporale, nell’ambito dei metodi Physics-Informed Statistical Learning. (2° classificato, ed. 2023)

Andrea Pedicone ha conseguito la Laurea in Statistica, economia, finanza e assicurazioni e la Laurea Magistrale in Scienze Statistiche presso l’Università La Sapienza di Roma.
In seguito, si è iscritto al corso di dottorato in Statistica metodologica presso lo stesso ateneo. Attualmente al terzo anno del percorso, la sua tesi tratta argomenti relativi alle tecniche di campionamento. Inoltre, è interessato ad argomenti relativi ai processi stocastici. (1° classificato, ed. 2023)

Giulia Risca si è laureata in Matematica nel luglio 2021 presso l’Università degli Studi di Milano, indirizzo Biomatematica. Nel febbraio 2025 ha conseguito il dottorato in Sanità Pubblica, curriculum in Biostatistica ed Epidemiologia, presso l’Università degli Studi di Milano-Bicocca. Durante il dottorato si è specializzata in disegni avanzati per trial clinici, con un focus particolare sulle malattie rare. Attualmente, svolge attività di ricerca presso la stessa università con un assegno di ricerca e si occupa anche di didattica in diversi corsi di laurea e di specializzazione. (Menzione, ed. 2022)

Dopo aver conseguito la Laurea in Statistica e Gestione delle informazioni presso l’Università di Milano-Bicocca, Giovanni Romanò ha ottenuto a Padova la Laurea Magistrale in Scienze Statistiche, sotto la supervisione del Prof. Nicola Sartori, con la tesi in statistica metodologica “Combinazione di stime tramite confidence densities nel modello di regressione logistica”. Successivamente, è tornato a Milano per intraprendere un dottorato di ricerca presso l’Università Bocconi, ormai giunto al quarto e ultimo anno. In questo percorso, sotto la supervisione del Prof. Daniele Durante e in collaborazione con il Prof. Emanuele Aliverti e il Dott. Cristian Castiglione, hanno sviluppato metodi bayesiani per l’analisi di dati demografici. (Menzione, ed. 2024)

Dopo la laurea in Scienze Statistiche presso l’Università degli Studi di Padova, con una tesi su modelli statistici per il calcio, Lorenzo Schiavon si è affezionato al tema e si è iscritto al dottorato in Statistical Sciences (sempre a Padova), dedicandosi all’analisi dei dati di tracking nel calcio. Ora ricerca modelli statistici bayesiani per applicazioni sociali presso il Dipartimento di Economia dell’Università Ca’ Foscari di Venezia. (Menzione, ed. 2019)

Dopo la Laurea Magistrale in Statistica, Daniele Zago ha conseguito il dottorato di ricerca in Statistical Sciences presso l’Università degli Studi di Padova, focalizzandosi sullo sviluppo di metodi per il monitoraggio statistico dei processi e sull’utilizzo di tecniche di ottimizzazione stocastica. Durante il dottorato ha svolto un periodo di ricerca presso l’University of Florida (Gainesville, USA). Attualmente lavora come Data Scientist presso OPTIT S.r.l., azienda specializzata in soluzioni di ottimizzazione avanzata e supporto alle decisioni. (Menzione, ed. 2022)

Dopo la Laurea Magistrale in Scienze statistiche presso l’Università degli Studi di Padova, Anna Zanin ha lavorato come statistico per il Ministero dell’Istruzione in Lussemburgo e per la Banca Centrale Europea. Successivamente, ha svolto il ruolo di Supply Chain KPIs Analyst in De’Longhi Group. In seguito, ha svolto attività di insegnamento di matematica presso istituti di istruzione secondaria di secondo grado e attualmente ricopra il ruolo di Business Analyst presso Tepui. (1ª classificata, ed. 2018)