Emanuele Fabbiani
Responsabile Xtream

Emanuele Fabbiani si laurea in Computer Engineering presso l’università di Pavia nel 2015, prosegue la sua formazione conseguendo il titolo di “Master of Science in Embedded and Control Systems” nel 2017 e prosegue la sua formazione con un PhD in Applied Machine Learning presso l’università di Pavia. Nel 2018 fonda con altri partner Xtream ricoprendo il ruolo di Chief Operation Officer e Chief Data Scientist. Ha guidato il team in diversi progetti relativi principalmente a previsioni sui consumi di energia e gas per importanti compagnie nazionali. Ha ricoperto negli ultimi anni incarichi come docente in alcuni corsi universitari di alta formazione.

  1. Laurea in Computer Engineering presso l’università di Pavia nel 2015
  2. “Master of Science in Embedded and Control Systems” nel 2017
  3. PhD in Applied Machine Learning presso l’università di Pavia
  4. Nel 2018 fonda con altri partner Xtream ricoprendo il ruolo di Chief Operation Officer e Chief Data Scientist

Andrea Marziali, Emanuele Fabbiani and Giuseppe De Nicolao, Ensembling methods for countrywide short-term forecasting of gas demand, International Journal of Oil, Gas and Coal Technology, 2019, in press (accepted)

Emanuele Fabbiani, Andrea Marziali and Giuseppe De Nicolao, Forecasting residential gas demand: machine learning approaches and seasonal role of temperature forecasts, International Journal of Oil, Gas and Coal Technology, 2019, in press (accepted)

Emanuele Fabbiani, Andrea Marziali and Giuseppe De Nicolao, Fast calibration of two-factor models for energy option pricing, arXiv:1809.03941, 2018

    Accetto il trattamento dei miei dati personali

    ResearchGate
    Questo sito non utilizza cookie di profilazione ma solo cookie di terze parti. Per continuare a navigare nel sito dovete acconsentire al nostro uso dei cookies