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La Data Science, in termini di supporto decisionale alle aziende, ha un potenziale enorme, ma è una materia molto ampia e di carattere sperimentale: non necessariamente l’algoritmo migliore per un settore si rivela buono anche in realtà aziendali...
Oltre il 60% delle aziende farmaceutiche sono state identificate come “principianti” quando si parla della loro maturità riguardo l’AI.
Strumenti tecnologici, piattaforme, linguaggi di programmazione, tools di vario genere rappresentano elementi importanti, gli “attrezzi del mestiere” per i Data Scientist. Ecco alcuni dei linguaggi e dei tools che solitamente non mancano all’interno di un team di Data Scientist.
Oggi i dati rappresentano uno degli asset più critici ed importanti per un’azienda (e non solo), tant’è che ormai si parla dei dati come del nuovo petrolio nell’economia dell’informazione e della conoscenza. Chi lavora sui dati e con i dati gode di un grande vantaggio. Ma chi sono davvero i Data Scientist e cosa fanno concretamente per aiutare le aziende?
Con decine di potenziali use case ma risorse limitate, è importante dare priorità ai progetti che hanno sia un alto valore di business che un’alta probabilità di successo. I consigli di Dataiku
Reti neurali, AI. Tutte tecnologie che portano all’evoluzione del NLP verso modelli Transformers e Assistenti virtuali.
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