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L’intelligenza artificiale e i data scientist: trend, scenari e applicazioni

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L’intelligenza artificiale e i data scientist: trend, scenari e applicazioni

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L’economia è sempre più data-driven: l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning, al fianco dei data scientist, si impongono come strumenti strategici per eseguire al meglio processi di modellizzazione a capacità infinita e per creare prodotti e servizi migliori

11 Dicembre 2019

La digitalizzazione ha dato vita a un’economia sempre più data-driven: i Big Data, da un lato, rappresentano l’asset più importante di ogni azienda e, dall’altro, richiedono competenze altamente avanzate per essere sfruttati al massimo delle loro potenzialità. In questo contesto, il bagaglio di competenze dei data scientist si sta rapidamente evolvendo: nuove opportunità a livello di analisi dei dati e ulteriori progressi tecnologici, infatti, ridefiniscono la composizione specifica di competenze e ruoli.

Sono i data scientist, infatti, quelle figure professionali che ogni giorno si occupano di estrarre, manipolare e modellizzare algoritmi finalizzati a ricavare insight da enormi quantità di dati, allo scopo di aiutare le aziende in termini di decision making. Al loro fianco, Intelligenza Artificiale e Machine Learning si stanno rivelando fondamentale per guidare il Big Data Journey delle aziende, aiutando gli scienziati dei dati a fare davvero la differenza.

Questa eGuide, realizzata da NetworkDigital360 in collaborazione con IBM, illustra l’evoluzione dalla data science a livello mondiale, con un interessante carotaggio sull’Italia. Leggendola potrete scoprire:

  • i trend della scienza dei dati e dell’Intelligenza Artificiale
  • i nuovi ambiti applicativi di aziende: servizi e prodotti data-driven
  • cos’è il PAML e come cambiano i kit set delle analitiche in chiave personalizzata
  • dove verte maggiormente la domanda di skill in ambito dati
  • gli ambiti di competenza dove è richiesta maggiore innovazione
  • evoluzione dei data scientist: le figure più diffuse nelle grandi aziende italiane
  • i 5 modelli di governo della scienza dei dati in Italia, tra early adopter e aziende mature

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