La centralità del dato che accomuna imprese, organizzazioni, pubbliche amministrazioni e che sostiene e spinge fenomeni come Industria 4.0 e Smart City, Open banking e Smart health solo per citare alcune realtà che sono al centro di una radicale trasformazione basata proprio sui Big Data, si sente la necessità di porre al centro dell’attenzione il ruolo della Data Science e la figura del Data Scientist in particolare.
Indice degli argomenti
Risorse per Data Science e Data Scientist
Proprio per contribuire tanto alla comprensione del fenomeno quanto al suo sviluppo è stato realizzato un progetto di analisi, di confronto, di approfondimento sul ruolo della Data Science e sulla figura, il Data Scientist, che più di altre, ovviamente insieme al CDO (Chief Data Operation) è chiamato a guidare e interpretare queste esigenze.
Il progetto è realizzato in collaborazione tra IBM e la testata BigData4Innovation del gruppo Digital360 e ha visto la realizzazione di una serie di risorse che vengono qui messe a disposizione di tutti gli operatori del mercato interessati a sviluppare business, servizi e opportunità con Big data e Data Science.
White paper – eGuide
Al lavoro con i data scientist: una guida per cogliere le opportunità dei big data
Ai Data Scientist è affidato un compito molto ambizioso e importante: quello di creare e diffondere una Cultura del Dato e contribuire a dare vita a una vera Data Driven Economy. Con una guida esclusiva, basata su ricerche e approfondimenti, si è voluto fare il punto della situazione e delle opportunità oggi in Italia per questa professione.
L’Evento: Diventare Data Scientist è sempre più di moda
BigData4Innovation e IBM hanno organizzato un evento dedicato alla Data Science e al ruolo dei Data Scientist. Qui di seguito i servizi giornalistici realizzati e la documentazione che è stata presentata e discussa.
La cronaca dell’evento:
Le presentazioni dei relatori:
Luca Flecchia, Manager – Data Driven Innovation P4I – Partners4Innovation
La Data Science oggi e la data Scientist Digital Research
Daniele Pietropaoli – Technical Sales Predictive Analytics IBM SWG Analytics
IBM Vision and Strategy for Data Science –
Webcast: Come far crescere il Data Driven Business con la Data Driven Experience
Come Fare business con la Data Science? Come sfruttare le opportunità che arrivano dai Big Data per sviluppare progetti che permettono di aumentare l’efficienza delle imprese e delle organizzazioni o che permettono di sviluppare nuovi servizi e nuovi prodotti. Per fare il punto su questo tema BigData4Innovation e IBM hanno organizzato un webinar che potete seguire in forma di webcast.
Nel corso dell’evento Luca Flecchia, Manager Data Driven Innovation di P4I, Daniele Pietropaoli, Technical Sales Predictive Analytics di IBM hanno affrontato temi come
- Data Science come fonte di vantaggio competitiv
- Come si applica la Data Science nel business
- Il Data Scientist in team con le persone del business
- Come mappare e valutare le fonti di dati in funzione del business
- Quali strumenti utilizzare e per quali obiettivi
- IBM Data Science Experience
- Watson Data Platform
Interviste e risorse di supporto
Davide Fratus: Ibm e la data science: un gioco di squadra verso nuovi mercati
Daniele Pietropaoli, IBM: open e privo di preconcetti, questo è il Data Scientist
Jamie Thomas, IBM: Insights, economics e sicurezza i tre asset di una strategia dei dati
IBM avanti tutta nella data driven economy, con una nuova vision sullo storage
Big Data e IoT: gli sviluppatori IBM hanno le ricette per gestire bene i dati
IBM lancia Data Science Experience: Cloud open source per i dati 4.0
Ginni Rometty, IBM, a Davos: serve una (big) data responsibility
Servizi di approfondimento
Come si diventa Data Scientist
I Big Data per la data Driven Economy
Software, tool, linguaggi e risorse per Big Data e Data Science
Data scientist: quali competenze e quali percorsi formativi servono?
Dagli analytics alla Data Monetization: le nuove sfide dei Big Data
Case History
BlocPower migliora l’efficienza energetica dei palazzi di New York con l’aiuto di IBM Watson
Survey: l’infografica con i dati di riferimento
Come ulteriore approfondimento sui temi della Data Science e sugli strumenti di supporto ai Data Scientist suggeriamo la lettura di Approfondimenti, studi e strumenti di lavoro per data scientist, IT Manager e Lob
Articolo aggiornato da Mauro Bellini il 27 settembre 2019
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