LEADS – LEGALITY ATTENTIVE DATA SCIENTIST

LEADS – LEGALITY ATTENTIVE DATA SCIENTIST 

LeaDS è un Progetto di ricerca finanziato nell’ambito del programma Horizon 2020 – Research and Innovation Framework. Giovanni Comandé (Professore ordinario di Diritto privato comparato, Scuola Superiore Sant’Anna) è il coordinatore del progetto, con il contributo di colleghi dall’Università del Lussemburgo, l’Università Paul Sabatier Tolosa III, la VriJE Universiteit di Bruxelles, l’Università del Pireo, l’Università Jagellonica, il Consiglio Nazionale delle Ricerche, Autorità per la protezione dei dati personali e imprese, piccole, medie e grandi, attive nell’ambito dell’IA (ad es., Intel, Indra, Byte,  Mmi e Innov-Acts Limited).
Il progetto mira a formare una nuova figura professionale interdisciplinare denominata Legality Attentive Data Scientist o LeADS: un esperto in data science e diritto in grado di operare all’interno e tra le due discipline, leader nel coniugare skill scientifiche con i limiti etico-legali che connotano il loro ambiente operativo. LeADS svilupperà una data science in grado di mantenere le proprie soluzioni innovative nei confini del diritto – fin dalla progettazione e per impostazione predefinita – nonché di contribuire a espandere le frontiere del diritto in linea con le esigenze d’innovazione. LeADS fornirà una formazione transdisciplinare a giovani ricercatori, futuri data scientist o ricercatori in generale, direttori delle vendite, project manager o manager in generale presso enti privati (imprese tecnologiche, società di consulenza anche legale) ed enti pubblici (centri di ricerca, università e pubbliche amministrazioni). LeaDS risponde alla mancanza di programmi che coniughino formazione esperienziale e ricerca nell’ambito, offrendo un curriculum innovativo legato a risultati di ricerca pionieristici. Nel complesso, le attività di ricerca e formazione di LeaDS mirano a innovare l’approccio regolatorio e di business all’informazione, formando degli esperti all’altezza delle necessità di una società data-driven.

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