Curriculum vitae di Cecconi Lorenzo
Esperienze lavorative
• 1 Febbraio 2015 – attuale
Assegno di ricerca presso il Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni; Università di Firenze.
“Differenze socio-economiche e mortalità in Toscana”
• 1 Febbraio 2013 – 31 Gennaio 2015
Assegno di ricerca presso il Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni; Università di Firenze.
“Modelli e metodi per lo studio dell'impatto ambientale e sanitario dell'inquinamento atmosferico”
• 12 Gennaio 2012 – 24 Aprile 2012
Collaborazione di ricerca presso il Dipartimento di Farmacologia Preclinica e Clinica, Università di Firenze.
“Analisi statistica e supporto nelle procedure di randomizzazione e monitoraggio”
• 1 Dicembre 2011 – 1 Dicembre 2012
Assegno di Ricerca presso il Dipartimento di Matematica U.Dini, Università di Firenze.
“Strategie di ottimizzazione per l'utilizzo delle risorse idriche ed energetiche in ambito civile, agricolo ed
industriale”
Studi e Formazione
• Master di II livello in Epidemiologia 2013/2014, conseguito a gennaio 2015 presso l’Università di Torino
Titolo della tesi: “Effect of air pollution on lung development in children: the DRIAS follow-up study.”
Votazione 110/110.
• 2 Maggio 2011 - Dottorato di Ricerca in Matematica, conseguito presso l'Università di Firenze
Titolo della tesi: “Some dependent two dimensional percolation models”, direttore di ricerca A. Gandolfi.
• dal 1 Gennaio 2008 al 31 Dicembre 2010, Dottorando in Matematica con borsa presso Università di
Firenze
• 12 Ottobre 2007 - Laurea Specialistica in Matematica per le Applicazioni presso la Facoltà di Scienze
Matematiche, Fisiche e Naturali (Università degli studi di Firenze)
Titolo della tesi: “Derivazione da uno schema Bayesiano di un nuovo stimatore del numero di specie
presenti in una popolazione.”, relatore A. Gandolfi.
Votazione: 110/110 con lode.
• 17 Dicembre 2004 - Laurea triennale in Matematica presso la facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e
Naturali (Università degli studi di Firenze).
Titolo della tesi: “Il metodo probabilistico nella teoria di Ramsey”, relatore M. Romito.
Votazione: 106/110.
Conoscenze informatiche
• Ottima conoscenza del pacchetto office
• Ambienti Windows e Linux
• STATA, SAS, SPSS, R, Matlab, Winbugs: per elaborazioni numeriche e statistiche
• programmazione base in C
Conoscenze linguistiche
Buona conoscenza della lingua inglese
Competenze personali e organizzative
Ho ottima capacità di team working sviluppate in ambito accademico, maturate specialmente
durante le varie collaborazioni di ricerca e partecipazioni a progetti nazionali e internazionali
multicentrici.
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