Sott'a nu błne maestre čsce nu błne discčpule. Sotto a un buon maestro esce un buon discepolo. (Proverbio pugliese) ...

Big Data

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Google, 30 mld dlr nel Cloud in 3 anni.

TAGS ALPHABET, MACHINE LEARNING, KAGGLE, INTELLIGENZA ARTIFICIALE

una nuvola con la scritta google

Negli ultimi tre anni Google ha investito 30 miliardi di dollari in Google Cloud, la piattaforma che ospita servizi basati sulla 'nuvola'. Lo ha detto Eric Schmidt, il presidente di Alphabet (cui fa capo Google), intervenendo a San Francisco alle tre giornate del Google Cloud Next '17 che termineranno il 10 marzo. Tra il centinaio di annunci previsti - tra cui nuovi clienti, partner, prodotti e servizi - due hanno riguardato l'intelligenza artificiale e in particolare il 'Machine Learning', cioè l'apprendimento automatico. Si tratta di Google Cloud Video Intelligence API, un'interfaccia di programmazione di un'applicazione che utilizza modelli di 'deep learning', l'apprendimento profondo, per riconoscere e classificare i contenuti di un video (come oggetti o animali) ma anche contesti e azioni, ad esempio i verbi come "correre" e "nuotare". Il secondo annuncio è relativo a Kaggle, community di data scientist e appassionati di apprendimento automatico, che entra a far parte di Google Cloud.

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Big Data: perché il 2017 puņ essere l’anno della svolta.

TAGS SOPRA STERIA, POLITECNICO DI MILANO, CUSTOMER EXPERIENCE, PIATTAFORME INTEGRATE

illustrazione con vari simboli e figure sui big data

La consapevolezza delle opportunità derivanti dai Big Data è in crescita inarrestabile ormai da anni, e il 2016 si è rivelato un anno cruciale, un anno che ha visto le organizzazioni sempre più impegnate a memorizzare, elaborare ed estrarre valore dai dati in tutte le forme e su qualsiasi infrastruttura. I dati presentati a fine novembre durante il Big Data Analytics & Business Intelligence, l’Osservatorio promosso dalla School of Management del Politecnico di Milano e sponsorizzato da Sopra Steria, valutano il mercato degli Analytics nel 2016 in Italia in crescita del 15%, per un valore complessivo di 905 milioni di euro. Se la Business Intelligence fa ancora la parte del leone in termini di volumi, con un valore di 722 milioni di euro (+9% in un anno), sono proprio i Big Data, seppur ancora marginali come valore (183 milioni di euro), ad affermarsi come la componente che sta affrontando la crescita più significativa (+44%).

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Perché serve un data scientist per ogni azienda.

TAGS POLITECNICO DI MILANO, DATA MONETIZATION, MERCATO DEGLI ANALYTICS, CONCORRENZA GLOBALE

prima pagina del sole 24 ore

Può trasformare i dati online in informazioni utili per capire quali prodotti vendere, i gusti dei clienti e le aree di business che cresceranno di più. Al momento, però, se ne è accorta meno di una grande azienda italiana su tre. Il data scientist, lo “scienziato dei dati” che analizza i flussi del Web, è il professionista di punta nel mercato degli analytics: un business che vale, solo in Italia, un giro d’affari da oltre 900 milioni di euro. Assumere specialisti del settore permette all’impresa di interpretare il mercato e reggere l’urto di una concorrenza globale. È già scattata la caccia? Sì, ma a rilento: secondo gli ultimi dati del 2016, appena il 30% delle aziende italiane ha reclutato un data scientist una quota ancora più ridotta, il 7%, ha codificato il ruolo in un job title (titolo di lavoro) ufficiale all’interno del suo organico. Nel 2015 ci si fermava al 4%.

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