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Chi sono About me

Dottorando in Informatica presso Università degli studi Milano.
La mia attività di ricerca svolta durante gli studi ha portato a diverse pubblicazioni, principalmente in campo Big data, Network Analysis, Bioinformatica.
Ho esperienza nella didattica maturata come esercitatore, tutor e attività di volontariato (aiuto studio). Hardworking and people-oriented Ph.D. student in Computer Science at Università degli studi di Milano Statale.
Research and programming activities have led to several projects and publications, mainly in the fields of big data analysis, network analysis, bioinformatics.
My experience as a teaching assistant, private tutor and volunteer developed my teaching and training skills.

Contatti

Cheick Ba
CONNETS Lab
cheick.ba at unimi.it

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ESPERIENZEEXPERIENCE

PHD in InformaticaPh.D. student in Computer science

• Nov 2020 – Presente Nov. 2020 – Now

Dipartimento di Informatica - Università degli Studi di Milano Statale Computer Science department - Università degli Studi di Milano Statale

Settore: Temporal network modeling and mining
Supervisore: Prof. Sabrina Gaito
 Temporal network modeling and mining
Supervisor: Professor Sabrina Gaito

ASSEGNISTA DI RICERCA (tipo B) Research assistant (type B)

• Maggio 2020 – Nov 2020 May 2020 – Nov. 2020

Dipartimento di Informatica - Università degli Studi di Milano Computer Science department - Università degli Studi di Milano Statale

Progetto VASARI (VAlorizzazione Smart del patrimonio Artistico delle città Italiane)
Supervisore: Prof. Gian Paolo Rossi
Settore: Interaction network modeling, big data management, network analysis Supervisor: Prof. Gian Paolo Rossi (CONNETS lab, ex NPTLab)

ESERCITATORE – ATTIVITA’ DIDATTICA INTEGRATIVATeaching assistant

• Settembre 2020 – Dicembre 2020 Sept. 2020 – Dec. 2020

Dipartimento di Economia, Management e Metodi Quantitativi - Università degli Studi di Milano, Milano (Italia) Master degree Data Science and Economics at Department of Economics, Management, and Quantitative Methods - Università Degli Studi di Milano Statale

Corso di Social Network Analysis - Corso di laurea magistrale in Data Science and Economics
Responsabile del corso: Prof.ssa Sabrina Gaito
Settore: Network analysis, Social Media Mining Practice lecture: graph analysis and visualization with Python, networkx, Gephi. Theoretical lessons: data retrieval, crawling systems.

FormazioneEducation

Laurea Magistrale in Informatica - 110/110 e lode Master degree in Computer science - 110/110 cum laude

• Marzo 2020March 2020

Dipartimento di Informatica - Università degli Studi di Milano Computer Science department - Università degli Studi di Milano Statale

Tesi discussa: “EVOLUTION OF A DECENTRALIZED ONLINE SOCIAL NETWORK”
Relatore: Prof.ssa Sabrina Tiziana Gaito
Correlatore: Dott. Matteo Zignani
 Thesis: Evolution of a decentralized online social network
Supervised learning methods for link prediction a decentralized online social network. I improved prediction performance with a novel methodology, relying on text-based features ( using LDA models for user similarity).

Laurea Triennale in Informatica per la comunicazione - 106/110 Bachelor’s degree in Computer science for digital communication - 106/110

• Ottobre 2017October 2017

Dipartimento di Informatica - Università degli Studi di Milano Computer Science department - Università degli Studi di Milano Statale

Tesi discussa: “SVILUPPO DI UNA LIBRERIA ANDROID PER IL CALCOLO DELLA POSIZIONE INDOOR, BASATO SU MARCATORI VISIVI, BLUETOOTH E SENSORI INERZIALI”
Relatore: Prof. Sergio Mascetti
Correlatore: Dott. Dragan Ahmetovic
Thesis: development of an Android library for indoor positioning, relying on visual markers, Bluetooth and inertial sensors.
Design and development of indoor positioning library in Java.
The library relies on data from the camera, inertial sensors, and Bluetooth beacons to locate a smartphone. The library was used in an Android application for indoor navigation

Pubblicazioni Publications

ARTICOLI IN RIVISTE INTERNAZIONALI Articles in international journals
Multi-resolution visualization and analysis of biomolecular networks through hierarchical community detection and web-based graphical tools
Perlasca P, Frasca M, Ba CT, Gliozzo J, Notaro M, Pennacchioni M, G.valentini e M. Mesiti
In: PLoS ONE 15(12): e0244241. (2020) https://doi.org/10.1371/journal.pone.0244241
UNIPred-Web : a web tool for the integration and visualization of biomolecular networks for protein function prediction
Perlasca, P., Frasca, M., Ba, C.T. et al. UNIPred-Web: a web tool for the integration and visualization of biomolecular networks for protein function prediction. BMC Bioinformatics 20, 422 (2019). https://doi.org/10.1186/s12859-019-2959-2
A Graphical Tool for the Exploration and Visual Analysis of Biomolecular Networks /
Ba C.T. et al. (2020) A Graphical Tool for the Exploration and Visual Analysis of Biomolecular Networks.
In: Raposo M., Ribeiro P., Sério S., Staiano A., Ciaramella A. (eds) Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics. CIBB 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 11925. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-34585-3_8
(Intervento presentato al 15. Convegno CIBB tenutosi a Caparica nel 2018 )
The effect of cryptocurrency price on a blockchain-based social network
Ba C.T., Zignani M., Gaito S., Rossi G.P. The effect of cryptocurrency price on a blockchain-based social network (2021)
In: Benito R.M., Cherifi C., Cherifi H., Moro E., Rocha L.M., Sales-Pardo M. (eds) Complex Networks & Their Applications IX. COMPLEX NETWORKS 2020 2020. Studies in Computational Intelligence, vol 943. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-65347-7_48
Presentato da me Giovedì 3 Dicembre 2020 - Sessione Oral O8A: Dynamics on/of Networks Presented by me on Thursday, December 3rd 2020 Session Oral O8A: Dynamics on/of Networks
City consumption profile: a city perspective on the spending behavior of citizens
Galdeman, A., Ba, C.T., Zignani, M. et al. City consumption profile: a city perspective on the spending behavior of citizens. Appl Netw Sci 6, 61 (2021). https://doi.org/10.1007/s41109-021-00406-2
Social and rewarding microscopical dynamics in blockchain-based online social networks
Cheick Tidiane Ba, Matteo Zignani, and Sabrina Gaito. 2021. Social and rewarding microscopical dynamics in blockchain-based online social networks. In Proceedings of the Conference on Information Technology for Social Good (GoodIT '21). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 127–132. DOI: https://doi.org/10.1145/3462203.3475913
CONTRIBUTI SOGGETTI A PEER-REVIEW NON IN ATTI DI CONFERENZE/WORKSHOP Peer-reviewed articles - unpublished
Triadic closure process in distributed online social networks
C.T. Ba, M. Zignani, S. Gaito and G. P. Rossi. (2019). Abstract for CompleNet 2020 (11th International Conference on Complex Networks)
(Accettato ma non presentato a causa dell’emergenza Covid-19) (Accepted but not presented because of the Covid-19 emergency)

Progetti Projects

Progetti in collaborazione con gruppi di ricercaProjects with research groups
Methodologies for financial group data analysis
Analisi del rischio Methodologies for financial group data analysis
Nuove metodologie per customer segmentation e analisi del rischio finanziario basato su analisi comportamentale
CONNETS Lab @ UNIMI Design of new methodologies for customer segmentation and behavioral-centric financial group risk analysis
CONNETS Lab @ UNIMI
VASARI
Titolo del progetto: Progetto VASARI (VAlorizzazione Smart del patrimonio Artistico delle città Italiane)
Sviluppo per l’attività OR-4.3: interaction graph.
Supervisore: Prof. Gian Paolo Rossi
Periodo di collaborazione: Maggio 2020 – Ottobre 2020

L’obiettivo di VASARI è quello di creare una piattaforma digitale unificante ed integrata di dati e servizi per la valorizzazione, fruizione e gestione del patrimonio artistico su una base sovra-museale. Il visitatore è al centro di uno spazio fisico/digitale la cui integrazione è assicurata dalla infrastruttura di sistema e di connettività in rete.
Attività svolte: Nell’ambito del progetto ho collaborato alla progettazione ed implementazione di modelli per l’interaction graph. Questo grafo delle interazioni modella le interazioni tra utenti, musei sul territorio e le opere visitate al loro interno. La modellazione delle attività di visita consente di migliorare e studiare percorsi di visita e migliorare l’esperienza degli utenti. La modellazione dei pattern di interazione è basata su reti temporali multidimensionali e implementata attraverso graph-oriented database. In particolare, è stato sviluppato un insieme di API basate sul data management system Neo4j.
Sito del progetto: Link
CONNETS Lab @ UNIMI
National project for art and museums
CONNETS Lab @ UNIMI
Link
Unipred-Web
Titolo del progetto: Progetto Unipred-Web (Integrazione e predizione di reti biomolecolari e analisi visuale)
Supervisore: Prof. Marco Mesiti
Periodo di collaborazione: 2018 – Presente

Design e sviluppo di una interfaccia web per l’integrazione reti di proteine di grandi dimensioni. Attività svolte: Visualizzazione e gestione delle reti. Web Design e developing, progettazione e sviluppo del database e delle API. Creazione e manutenzione dei servizi.
Sito del tool: Link
ANACLETO Lab @ UNIMI
Design and development of a web interface for the integration and prediction of bio-molecular networks. I helped with web UI and database design and development, APIs.
ANACLETO Lab @ UNIMI
BullAUT
Titolo del progetto: Progetto Regione Lombardia su bando Bullout - Progetti per la prevenzione e il contrasto del bullismo e cyberbullismo anno scolastico 2018-2019 - in attuazione della DGR 539/2018
Supervisore: Prof. Valtolina
Periodo di collaborazione: 2018-2019

Il progetto “BullAUT” ha come obiettivo fondamentale quello di migliorare l’inclusione di studenti di scuola superiore affetti da disturbi dello spettro autistico allo scopo, ma non solo, di prevenire eventuali atti di bullismo. Il contributo specifico dell’unità UNIMI verte sulla progettazione partecipativa di un sistema interattivo volto alla creazione di contenuti video a supporto di studenti affetti da sindrome dello spettro autistico per l’identificazione di atti di bullismo nelle sue varie forme. Il risultato atteso da questa attività è quello di valutazione dell’accettabilità, accessibilità, usabilità e user experience del sistema introdotto direttamente in un istituto scolastico e testato quindi con i suoi potenziali utilizzatori.
Attività svolte: ho collaborato al team di progettazione e sviluppo del portale web del relativo DB.
MIPS Lab @UNIMI
Regional project against bullying.
Design and development of a website prototype for kid education.
MIPS Lab @UNIMI
Progetti universitari e personaliPersonal and university projects
Twitter Sentiment Analyisis
Corso di Metodi Statistici per l’apprendimento

Classificazione sentiment di tweet on reti deep, convoluzionali e ricorrenti (LSTM, GRU).
Attività svolte: Progettazione e sviluppo di un classificatore del sentiment di tweet. Utilizzo di reti neurali e framework keras e scikit-learn per l’addestramento dei modelli su un dataset Kaggle. Testing con modelli base classici e diverse architetture di reti neurali, tra cui reti convoluzionali e ricorrenti (LSTM, GRU).
Relazione: Link Classifier for sentiment in Tweets with different neural network architectures ( convolutional and recurrent LSTM/GRU with attention) and frameworks (Keras, scikit-learn) working on a Kaggle dataset
LEGO AR Tools
Corso di Sviluppo di applicazioni per dispositivi mobili

Applicazione per la visualizzazione di istruzioni in realtà aumentata, XCode, Swift.
Attività svolte: progettazione e sviluppo di una applicazione basata sulla realtà aumentata per la visualizzazione di istruzioni in realtà aumentata. Progetto realizzato con Swift e XCode. Collaborazione con un altro studente, Federico Cozzi.
Sito di presentazione: Link
Development of an Augmented Reality App for the visualization of instructions for Lego models. The project was realized for iOS platforms. Collab. with another student.
Mock website: Link
La NBA su YoutubeThe NBA on Youtube
Corso di Social media Mining

Analisi commenti su Youtube. Estrazione dei dati, text mining, analisi della interaction network e sentiment analysis. Analisi dei commenti sulla piattaforma social di Youtube.
Attività svolte: Estrazione dei dati dalla social network, text mining, analisi dei dati e sentiment analysis.
Slides di presentazione: Link
 Analysis of the interaction network for users commenting on the NBA’s Youtube account. Focus on interaction networks and sentiment analysis in comments.
Rumor Tracker
Corso di Information Retrieval

Implementazione di un sistema di rumor detection tra i post su Twitter. Rilevamento di argomenti e tweet rilevanti da uno stream di tweet.
Attività svolte: text mining e classificazione con un dataset di Tweet. Clustering basato sui post degli utenti, valutazione di un sistema.
Relazione: Link
 Rumor detection tool for Twitter posts. The tool implemented a clustering-based method for the extraction of topics from a stream of tweets.
Sistema distribuito per dati da sensori Distributed system for sensor data
Progetto per il corso di sistemi distribuiti e pervasivi. Sistema composto da un REST server, un client per ogni sensore e una interfaccia per amministratore. I client creano mesh network e si coordinano per aggregare i dati raccolti. I dati calcolati sono poi salvati su server, accessibili all'amministratore tramite l'apposita interfaccia. A system composed of a REST server, a client for each sensor, an admin UI. Clients create mesh networks and coordinate themselves to aggregate sensor data: the result is stored on the server, for admin monitoring.
Pallavolo Cisano
Web page per una squadra di pallavolo in Serie A2.

Design e sviluppo, gestione dei dati. Modifiche e personalizzazioni del sito tramite conoscenze HTML/CSS/JS.
Attività svolte: Design e sviluppo con WordPress. Gestione dei dati. Modifiche e personalizzazioni del sito tramite conoscenze HTML/CSS/JS. Realizzazione di grafiche con Adobe Photoshop ed Adobe Illustrator. Collaborazione gratuita.
Sito web realizzato: Link
 Web page for an italian Volleyball Club.
Link