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Giovanni D.

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Data scientist and statistical modeler

I am a physicist with over 10 years of experience in data analysis. I have worked on theoretical physics, computational biology and neuroscience. I am specialized in the development of statistical models and Bayesian inference methods to detect patterns from complex data. Among my scientific contributions I would like to highlight 1. A Bayesian approach to infer action potentials from calcium recordings of neuronal populations. This work enables to infer the underlying neuronal activity using state space models and modern sequential Monte Carlo methods. 2. A Bayesian inference method to cluster time series based on hierarchical model. The number of clusters is automatically estimated using the Dirichlet process as a prior. This method is very general and found applications in neuroscience and molecular biology. 3. An information-theoretic method to estimate redundance and synergy among multivariate distributions. This was applied to discover the genetic control of the coding strategy employed by neurons to sense their environment. I am very passionated about formalizing ideas in mathematical terms. Often, the ability to express our questions in quantitative terms using models and probabilities, leads to optimal solutions. I enjoy the challenge of understanding a new question, figuring out a solution together and providing user friendly software. During the last 4 years part of my work involved the development of R and Python tools for data visualization, including graphical interfaces (pyqt/pyqtgraph) and web applications in javascript.
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Expérience

Postdoc

Institut Pasteur
avr. 2019 - Jusqu'à présent
Development of statistical methods to analyse, manage and visualize neuronal datasets

Postdoc

King's College London
mars 2014 - mars 2019 (5 ans)
Analysis of biological data, application of statistical inference and information theory to gene expression.

Éducation

PhD

Università degli Studi di Milano, Italy 2007 - 2010
(3 ans)

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