
Orari di ricevimento
Martedì dalle 14:00 alle 16:00 presso Stanza docente
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Short Bio
Gianluca Sottile è Professore Associato di Statistica presso il Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali e Statistiche dell’Università degli Studi di Palermo (Settore Concorsuale 13/D1 – Statistica). La sua attività di ricerca si colloca nell’ambito della statistica metodologica e computazionale, con particolare riferimento allo sviluppo di modelli penalizzati, metodi di inferenza grafica, regressione quantilica e analisi di dati funzionali e ad alta dimensionalità. I suoi contributi metodologici sono accompagnati da applicazioni interdisciplinari in ambito ambientale, biomedico e genomico.
Formazione, titoli accademici e attività di ricerca e collaborazioni
Ha conseguito il Dottorato di Ricerca in Scienze Economiche, Statistiche, Psicologiche e Sociali (indirizzo Statistica) presso l’Università degli Studi di Palermo nel marzo 2018, con la tesi dal titolo Penalized regression and clustering in high-dimensional data, ottenendo la menzione di Doctor Europaeus. Durante il dottorato ha svolto un periodo di ricerca presso il Karolinska Institutet di Stoccolma, dove ha approfondito modelli penalizzati e metodi di regressione quantilica.
È stato borsista post-lauream e successivamente ricercatore a tempo determinato di tipo A (2019–2022) e di tipo B (dal 2022), fino alla nomina a Professore Associato nel settore scientifico-disciplinare SECS-S/01 (Statistica).
Ha preso parte a numerosi progetti di ricerca nazionali e internazionali, tra cui diversi progetti PRIN:
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COmplex graphical Models for BIological NEtwoEk Science (COMBINERS) (dal 2023), volto allo sviluppo di metodi grafici avanzati per dati biologici;
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Big data, internet-of-things and aRtificial intelligence to study the impact of personal Exposure to Air pollution on asTHma Exacerbations (BREATHE) (dal 2023);
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Spatio-temporal Functional Marked Point Processes for probabilistic forecasting of earthquakes (dal 2024).
Riconoscimenti e trasferimento tecnologico
È co-inventore del brevetto italiano n. 102016000104381 dal titolo Metodo per l’autenticazione di prodotti alimentari lattiero-caseari mediante analisi di polimorfismi a singolo nucleotide, sviluppato nell’ambito delle ricerche sull’autenticazione genetica delle produzioni agroalimentari.
Didattica
Statistica L-18 |
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Statistical Machine Learning LM82/LMDATA |