Effetto Big Data: diventare Data Scientist è sempre più di moda

Presentazione e discussione della Data Scientist Digital Research – Come nasce questa professione, quali sono i percorsi formativi, quali le opportunità di sviluppo e con quali strumenti. Operatori, professionisti e provider a confronto

Pubblicato il 22 Nov 2017

Effetto Big Data: diventare Data Scientist è sempre più di moda

13 dicembre – Milano – ore 17.00 – 19.15
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Già nel 2012 l’Harward Business Review aveva intitolato: Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century e aveva proposto una chiave di lettura fuori dagli schemi: Data Scientist non più solo come “tecnici” o matematici ma come artefici della Data Driven Economy. Se con l’Industry 4.0 le imprese diventano «Fabbriche di dati» e se con l’Agricoltura 4.0 il settore primario coltiva prima di tutto dati, ecco che l’innovazione si concretizza grazie al lavoro e alle competenze dei Data Scientist.

Questi i principali punti di discussione che saranno esplorati:

	Confronto sulla Survey realizzata su un panel di 80 Data Scientist con approfondimento di alcuni temi
	Quali opportunità si aprono per chi si occupa di Big Data e Data Science
	Quali settori stanno esprimendo la domanda più importante di servizi e progetti
	Quali sono gli strumenti e i servizi necessari per gestire al meglio i progetti
	Il ruolo del Chief Data Officer (CDO) e del team Big data – Data Science
	Il ruolo del provider nello sviluppo di progetti Big Data
	L’importanza di sviluppare il giusto know how

Agenda
17.00	Accoglienza ospiti e welcome coffee
17.15	Benvenuto e introduzione ai lavori a cura di: Mauro Bellini, Direttore di BigData4Innovation e Internet4Things
17.30	Scenario a cura di Luca Flecchia, Manager – Data Driven Innovation P4I – Partners4Innovation: • La Data Scientist Digital Research • Il ruolo della Data Science nell’ambito di fenomeni come Industria 4.0, Digital Banking, Smart City, Agricoltura 4.0 • I vantaggi dei Big Data e della Data Science per le imprese • Come si configura il ruolo del Data Scientist • Con chi e come lavora il Data Scientist
17.50	Intervento a cura di Daniele Pietropaoli, Technical Sales Predictive Analytics – IBM SWG Analytics
18.10	Q&A
19.15	Networking Cocktail