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Data scientist. Tra competitività e innovazione

Alessandro Giaume

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Editore: Franco Angeli
Anno edizione: 2017
In commercio dal: 31 gennaio 2017
Pagine: 168 p.
  • EAN: 9788891743398
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Data scientist. Tra competitività e innovazione

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Di fronte all'affermarsi della Algorithm Economy e dei Big Data, per le organizzazioni diventa sempre più necessaria una figura professionale capace di dialogare e collaborare con COBOT e macchine intelligenti: il Data Scientist. Rispondendo a questa esigenza, il volume fornisce indicazioni pratiche sia a coloro che vogliono intraprendere e sviluppare ai massimi livelli la carriera di Data Scientist sia alle aziende che desiderano accogliere questa figura per migliorare capacità decisionale e competitività. Vengono approfonditi i seguenti aspetti: background elettivo del Data Scientist; skill e competenze; ruoli e attività; sviluppo di carriera; evoluzione della professione; strumenti a disposizione; nuove frontiere che la tecnologia impone all'attenzione dei decisori. Il testo è arricchito inoltre da contributi di personaggi di rilievo del mondo dell'innovazione, che propongono un punto di vista alternativo e libero, e da testimonianze e Case histories che aiutano a chiarire i contenuti esposti.
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Indice
Marco Icardi, Prefazione
(Promuovere la cultura digitale; Apertura e integrazione; Competenze per la trasformazione; Una sfida per la crescita dell'Italia)
Introduzione
(Piccola storia moderna dei dati: la nascita del Data Scientist; Dai file VSAM ai Big Data)
Big Data in azienda
(Dati strutturati e non strutturati: i Big Data nella realtà; Data Governance: la potenza è nulla senza controllo; Big Data e mercato; Nuovi scenari. Michele Vianello, Il Data Scientist a sostegno delle città: il governo degli ambienti urbani è una questione di Big Data)
Da grande voglio fare il Data Scientist
(Una carriera come Data Scientist. Quale background è premiante?; Approfondimento - Strategy Execution e Big Data; Il lato umano dei Big Data; Thinking...; Quattro modi di essere Data Scientist in azienda; Cosimo Accoto, I (data) designer di una nuova specie)
Anche il Data Scientist ha un suo "profilo"
(The why and the how; Il Data Scientist è sexy; Skill e competenze/1: quali avere e come svilupparle; Approfondimento - Il metodo scientifico; Skill e competenze/2: tra formazione ed esperienza; Andrea Casati, Quattro chiacchiere con un Data Scientist)
Questa Job Description mi sta stretta
(Esplorando il mondo dei dati; L'età dei "perché?" (e i rischi connessi); Ti raccomando, fa' la cosa giusta; Luca De Biase, Dove l'impresa incontra il Data Scientist)
L'importanza dello strumento giusto
(Tools...; La tecnologia del nuovo millennio: quanto tempo costa?; La frontiera del Cognitive Computing; L'Apollo XIII rientra grazie a un cronografo manuale: l'importanza degli strumenti "analogici"; Pietro Leo, La nuova pelle dell'informatica e la nuova figura del Data Scientist)
Big Data e oltre: social engineering, algorithm economy e COBOT
(Si può guarire dall'influenza?; La algorithm economy, sempre più basata sulle interconnessioni di un ecosistema pervasivo; Che cosa succede quando una macchina intelligente prende una decisione al nostro posto?; David Orban, Big Data e tecnologie esponenziali)
I 5 proverbi Zen del Data Scientist
Bibliografia
Ringraziamenti.
Note legali