MGMarilù Garo
Matematico e Statistico · Consulente Metodologico
Affianco ricercatori, università, aziende e professionisti nella pianificazione, esecuzione e comunicazione di studi scientifici. Sono la persona che dà forma quantitativa alle idee: numeri, modelli, metodo e scelte motivate, per produrre risultati solidi e difendibili.
Il matematico
nel team
In molti progetti la differenza non la fa solo “fare i calcoli”, ma costruire il percorso giusto: definire obiettivi e ipotesi, verificare la qualità dei dati, scegliere modelli adeguati, documentare le scelte e rendere i risultati comunicabili.
È esattamente qui che lavoro. Traduco problemi complessi in un impianto quantitativo chiaro, coerente e difendibile — con attenzione non solo alla tecnica, ma al contesto, alle scadenze e alle persone coinvolte.
La matematica è una scienza trasversale: attraversa discipline, collega fenomeni e costruisce strumenti di analisi. Per me significa una cosa concreta: rigore senza rigidità — metodo adattato al contesto, con scelte motivate e verificabili.
Metodo tracciabile, scelte motivate, risultati difendibili. Ogni analisi è documentata e replicabile.
Statistica, metodologia e scrittura scientifica in un flusso coerente. Ho lavorato in medicina, economia, industria e ricerca accademica.
Dati ed evidenze trasformati in scelte operative. Non solo numeri — risposte a domande concrete.
Dalla progettazione dello studio alla submission e peer-review. Un referente unico per tutto il percorso quantitativo.
Formazione e percorso
professionale
Laureata con il massimo dei voti con una tesi su Data Mining e modelli matematici. Basi solide in analisi, algebra, statistica matematica e metodi computazionali.
Approfondimento continuo in biostatistica, econometria, machine learning e metodi per la ricerca clinica. Aggiornamento costante su linee guida internazionali (CONSORT, PRISMA, TRIPOD, ICH).
Collaborazioni con ricercatori, medici, dottorandi, aziende farmaceutiche, ospedali, enti pubblici e studi legali — in Italia e all’estero. Ogni progetto ha ampliato la capacità di adattare il metodo statistico a contesti molto diversi.
In un pomeriggio di settembre del 2014 nasce Mathsly Research — uno studio pensato per unire competenze professionali e passione per le scienze. Oltre 12 anni di attività continuativa, centinaia di clienti soddisfatti, valutazione unanime 5 stelle.
Cosa porto
nel tuo progetto
Il mio obiettivo non è solo “fare analisi”, ma accompagnare con cura e chiarezza: dal quesito al modello, dai dati al report, fino alla pubblicazione e alla peer-review.
“Metto particolare attenzione all’ascolto: so bene che un progetto di ricerca può portare dubbi, ansie e incertezze. Per questo sono presente in ogni fase.”
Credo che la vera competenza nasca dall’attenzione autentica ai dettagli. In ricerca, spesso “il dettaglio” è ciò che separa un risultato fragile da uno convincente: definizioni, assunzioni, coerenza tra variabili, verifiche, interpretazione.
Per rendere le idee solide e difendibili: scelte tecniche motivate, documentazione e tracciabilità in ogni fase.
In team interdisciplinari e internazionali — con attenzione alla coerenza tra dati, analisi e narrazione scientifica.
Tabelle, grafici, report e sezioni metodologiche pronti per submission, peer-review e presentazioni.
Meno rework, meno incongruenze, meno sorprese in fase di revisione. Risultati robusti fin dalla prima stesura.
Come è nata
Mathsly Research
In un caldo pomeriggio di settembre del 2014 — chi avrebbe mai immaginato che il 17 portasse con sé l’illuminazione? — nasce Mathsly Research: uno studio pensato per unire competenze professionali e passione per le scienze.
Economia, medicina, biologia, chimica, psicologia e molto altro: per me, la scienza è un dialogo tra discipline. Mathsly Research è lo spazio in cui metto competenze e metodo al servizio della ricerca, aiutando chi fa scienza a trasformare domande complesse in risposte solide, rigorose e comprensibili.
Dopo più di 12 anni di attività continuativa, la cosa che mi soddisfa di più non sono i numeri — sono le persone che tornano al secondo progetto, al terzo, e che mi dicono che senza Mathsly non avrebbero mai pubblicato.
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che aspetta un
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