Data Masters Stories: intervista a Giuseppe Cristofaro

Torna Data Masters Stories, la rubrica che mette al centro i nostri studenti: condivideremo con voi le esperienze e i percorsi di crescita dei nostri studenti che hanno partecipato alle Masterclass di Data Masters.

Oggi, abbiamo il piacere di presentarvi Giuseppe Cristofaro, ex studente della nostra Masterclass RAG e LLMs Agentic Applications con LangChain.

Questa è l’esperienza di un ingegnere che ha scoperto nella Data Science e nel Machine Learning la sua vera passione professionale: ha trasformato la sua curiosità iniziale per l’AI in una profonda competenza tecnica. Una storia che dimostra come la formazione avanzata possa aprire nuove prospettive professionali nel mondo dell’intelligenza artificiale.

 

1. Cosa ti ha spinto a iscriverti alla Masterclass di Data Masters?

“Dico sempre ai miei colleghi di Asernet: “Se questa rivoluzione fosse avvenuta 20 anni fa, oggi questo sarebbe stato il mio mestiere”.

Il Machine Learning è stato davvero amore a prima vista. Forse perché, da ingegnere abituato a ragionare con numeri e logica, mi attraggono gli argomenti complessi e stimolanti. Ho scoperto Data Masters l’anno scorso grazie al mio collega Domenico. Lui, pur essendo uno statistico e non un tecnico, aveva già colto l’importanza dei temi trattati nelle masterclass. Era però tutto in stand-by. Quando ho iniziato a sperimentare le potenzialità di Python e a condividerle con entusiasmo in azienda, Domenico mi ha passato, letteralmente, la “palla”.

Così ho deciso di approfondire seguendo le prime masterclass su Machine Learning e Data Science. Pur avendo già una preparazione pregressa, quelle lezioni mi hanno chiarito concetti che prima erano ancora un po’ nebulosi. Nel frattempo, rimanendo in contatto con il mondo dell’AI tramite i social, mi sono imbattuto spesso in concetti come “RAG” e “Agenti”.

Ho capito subito che si trattava di un approccio innovativo, capace di sfruttare al massimo le potenzialità dei LLM. Quindi, quando Data Masters ha proposto il master “RAG e LLMs Agentic Applications con LangChain”, non ho esitato un istante. Già stimavo questa realtà e sapevo che sarebbe stata un’opportunità unica. E devo dire che le aspettative sono state superate: è stata una vera rivoluzione!”

 

2. Raccontaci un po’ il tuo background e quali erano le tue conoscenze della Data Science e del Machine Learning prima di iniziare?

“Tutto è iniziato a dicembre 2022, quando esplose il fenomeno OpenAI e ChatGPT. Ho capito immediatamente che si trattava di una rivoluzione destinata a cambiare profondamente il mondo del lavoro. Spinto dalla curiosità e dalla voglia di innovare, ho sviluppato subito un framework basato su una sequenza strutturata di prompting per ottimizzare i processi aziendali e supportare i miei colleghi nel lavorare in modo più rapido ed efficace.

Da lì, il percorso è stato tutto in discesa.

Non ricordo nemmeno come mi sia ritrovato tra le mani Python, ma è stato un colpo di fulmine. Avendo un background da Data Analyst, in pochissimo tempo ho scoperto che, con poche righe di codice, era possibile fare davvero di tutto: crawling per recuperare informazioni da pagine web, analisi approfondite sui dati nell’e-commerce e persino creare dashboard visivamente accattivanti. Tutto in modo semplice, rapido ed estremamente efficace. Così sono nate le mie prime applicazioni e i primi output, anche se inizialmente rudimentali, con script Python lanciati manualmente.

L’entusiasmo cresceva, e con esso la consapevolezza che le possibilità erano infinite. Spinto dalla curiosità verso analisi previsionali, classificazioni e clusterizzazioni, mi sono imbattuto nel concetto di “Machine Learning”. E lì è stato amore a prima vista!

Ho subito acquistato un libro su Amazon, “Machine Learning con Python”, un volume di oltre 600 pagine che rappresentava il connubio perfetto tra due elementi fondamentali del mio percorso: Python e l’ML. Ho letto e applicato tutto con passione. Per interiorizzare i concetti, ho deciso di mettere nero su bianco quanto appreso creando un’applicazione in Python chiamata Model Genius. Questa applicazione è in grado di eseguire il pre-processing di un dataset in modo strutturato e selezionare il miglior modello di Machine Learning per risolvere un problema specifico, sia esso di classificazione, regressione o clustering.

È stato un lavoro intenso, durato mesi, durante il quale ho trasformato concetti teorici in un algoritmo complesso e funzionante. Nel frattempo, ho approfondito anche concetti avanzati di statistica applicata all’analisi dei dataset. E così il mio ruolo professionale ha iniziato a evolversi: da Data Analyst a Data Scientist.”

 

3. Quali sono stati i principali traguardi o cambiamenti in positivo che hai raggiunto grazie alla Masterclass?

“Ho affrontato la Masterclass con la stessa serietà di un esame universitario. Ogni lezione è un concentrato di concetti nuovi, complessi e stimolanti. Non è possibile seguirla passivamente: dopo ogni lezione è fondamentale fermarsi, riflettere, metabolizzare e soprattutto applicare quanto appreso. Solo così si riesce a cogliere davvero il valore del percorso.

E quando inizi a padroneggiare gli argomenti, ti accorgi che non solo capisci di più, ma che puoi anche spingerti oltre.

La Masterclass tratta temi avanzati sugli LLMs, il framework LangChain, le Retrieval-Augmented Generation (RAG), le Agentic Applications e culmina (con il botto!) con le LangGraph. È a quel punto che ti rendi conto di quanto sia incredibilmente complesso e potente il mondo dell’intelligenza artificiale generativa.

Una delle lezioni che mi ha colpito di più è stata comprendere quanto il semplice utilizzo di un LLM con un prompt, per quanto ingegnerizzato e super strutturato, rappresenti solo una minima frazione delle reali potenzialità di questa tecnologia.

Come dice il bravissimo docente Vincenzo Maritati, stiamo sfruttando lo 0,0000000000001% delle capacità dell’IA generativa. Interagire con un LLM (esempio: ChatGPT) in maniera “classica”, con un prompt semplice, è come chiedere ad Einstein: “Quanto fa 2 + 2?”.

Se hai davanti un genio (o un LLM), devi sapere come spingerlo al massimo, come fargli le domande giuste per ottenere risposte all’altezza. Non credi? E se la tua domanda non è giusta, è il sistema che si preoccupa di fare una “Query Transformation” per renderla tale. Davvero pazzesco!

E questa è stata per me la vera illuminazione della Masterclass.

Sistemi come LangGraph mi hanno lasciato a bocca aperta: nodi che possono rappresentare qualsiasi cosa (come un LLM), stati condivisi tra tutti i nodi e logiche avanzate di routing. Una roba da pelle d’oca! Grazie alla Masterclass, ho capito non solo come utilizzare questi strumenti, ma soprattutto in che direzione andare. È credo proprio che sia questa la strada giusta per me.”

 

4. Secondo te qual è la caratteristica che rende unico questo percorso formativo?

“La caratteristica che rende unico questo percorso formativo è la sua struttura impeccabile. Ogni argomento si incastra perfettamente con il successivo, creando un percorso logico e progressivo. Si parte da concetti fondamentali come token, embeddings, spazi vettoriali e similarità tra vettori, per poi arrivare alle loro applicazioni avanzate in LangChain, RAG e LangGraph.

Quello che lo rende davvero speciale è il giusto equilibrio tra teoria e pratica. Non ci si perde in troppe slide: si entra subito nel vivo con i Notebook Jupyter, che sono il cuore pulsante del corso. Ogni Notebook è un concentrato di esempi concreti, progettati non solo per spiegare i concetti, ma anche per offrire un punto di partenza per sviluppare applicazioni più complesse. È un approccio estremamente pratico e concreto: dopo pochissime slide, si passa subito alla sperimentazione.

Questo ti permette di capire davvero come applicare le nozioni teoriche e di vedere immediatamente i risultati del tuo lavoro. In sintesi, non è solo un corso che ti insegna “cosa fare”, ma ti dà gli strumenti per costruire qualcosa di tuo. E questo, secondo me, è ciò che lo rende unico.

In effetti, durante il corso ho avuto l’opportunità di mettere subito in pratica quanto appreso, lavorando su un’applicazione che stiamo sviluppando in azienda. Si tratta di un framework per l’analisi dei processi aziendali, basato su una sequenza strutturata di prompt e sull’utilizzo avanzato dell’intelligenza artificiale generativa. Questo mi ha permesso non solo di consolidare le conoscenze acquisite, ma anche di applicarle a un progetto concreto, dimostrando l’impatto reale e immediato su quanto appreso.”

 

5. Consiglieresti la masterclass ad altri studenti? Perché?

“Per chi è appassionato di IA e desidera costruire una carriera professionale solida, consiglio vivamente di seguire questa Masterclass.

Non si tratta solo di un corso, ma di un’esperienza formativa completa. Oltre ai contenuti avanzati e alla qualità didattica, c’è un valore aggiunto che va oltre le lezioni: la disponibilità e il supporto dei docenti.

Non sono semplici insegnanti, ma veri esperti del settore, sempre pronti a chiarire dubbi, approfondire concetti e guidarti nei tuoi progressi. Questa vicinanza crea un ambiente stimolante e interattivo, ideale per chi vuole davvero crescere.

Un altro grande vantaggio è la possibilità di rimanere connessi a una rete di professionisti e appassionati attraverso i canali dedicati. Sappiamo che è un settore in continua evoluzione e confrontarsi con una comunità attiva ti aiuta a rimanere sul “pezzo”. In definitiva, la consiglierei senza esitazioni a chiunque voglia fare sul serio nel campo dell’intelligenza artificiale. Non è solo un investimento formativo, ma un trampolino di lancio verso una vera carriera professionale.”

 

6. Quali sono i tuoi obiettivi futuri e come la Masterclass ti ha preparato a raggiungerli?

“Ora tutto è più chiaro. Grazie alle nozioni apprese durante la Masterclass, sento di poter andare oltre i confini di ciò che conoscevo prima. È come avere una marcia in più: comprendere quei potenti meccanismi che molti ignorano ti dà una sensazione di forza e padronanza.

Il mio obiettivo principale è costruire applicazioni complesse basate su LLMs, capaci di risolvere problemi concreti per le aziende. Voglio creare soluzioni che non siano solo tecnicamente innovative, ma anche utili e strategiche. Un aspetto che ho apprezzato tantissimo è il modo in cui la Masterclass ti invita a continuare il viaggio. Si conclude con una slide ricca di riferimenti a Paper avanzati, come AutoGen, CRAG, Agent Conversation, e altre applicazioni agentiche.

È un messaggio chiaro: “Il percorso non si ferma qui! C’è ancora tanto da scoprire e approfondire.”

È uno stimolo continuo, una spinta verso l’esplorazione di nuovi mondi affascinanti. Grazie a questa Masterclass, credo di aver trovato la direzione giusta per il mio futuro professionale. Ora so dove voglio andare e, soprattutto, come arrivarci.”

 

 

Ringraziamo di cuore Giuseppe per aver condiviso con noi la sua esperienza e il suo percorso in Data Masters, dove la passione per la tecnologia si è trasforma in expertise professionale.

Se anche tu vuoi esplorare le potenzialità dell’intelligenza artificiale attraverso una formazione d’eccellenza e intraprendere un percorso simile a quello di Giuseppe, contattaci: ti aiuteremo a trovare il percorso più adatto alle tue ambizioni.