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Proprio come nel film in cui uno dei protagonisti proteggeva il suo bene più prezioso, la stessa cosa accade oggi nelle aziende. Ed è che la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale hanno smesso di sembrare un aspetto futuristico, per diventare una disciplina fondamentale nel presente delle aziende e che sarà essenziale in futuro. Quindi, coloro che non iniziano ad applicare la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale saranno lasciati indietro e perderanno il vantaggio competitivo in qualunque settore operino.
Avrai potuto osservare cosa succede... Ah no? Bene, si apre una gamma di possibilità e opportunità professionali per quei professionisti che padroneggiano la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale . Interessante vero? Tanto più che da Euroinnova vogliamo aiutarvi a raggiungere gli obiettivi professionali che vi proponete all'interno del settore. Per questo, mettiamo a tua disposizione nel nostro catalogo, tutta la formazione che ti permette di trovare posto in un'area che vedrà un aumento esponenziale della domanda di professionisti qualificati nel recente futuro del settore aziendale.
Sai cos'è la scienza dei dati? Tradotto in spagnolo come scienza dei dati, attraverso questa tecnica, cerca di riunire tutti i dati che possono provenire da varie fonti di un'azienda, per la sua successiva analisi con cui ottenere preziose informazioni riguardanti l'ottimizzazione dei processi, il miglioramento dell'efficienza e i dati processo decisionale basato , tra gli altri. Cioè, l'interpretazione dei dati viene utilizzata per tali attività.
Attraverso la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale, puoi osservare diverse tendenze, modelli o informazioni che rappresentano una trasformazione per le aziende a seguito dell'apprendimento automatico. Nel lavoro di interpretazione, analisi, manipolazione e gestione di questi dati, c'è la possibilità di ottenere opportunità di business per le aziende e anche di conoscere meglio i propri clienti per fornire loro un servizio migliore o potenziali clienti per raggiungere la loro assunzione.
Sebbene entrambi i concetti possano sembrare simili, la realtà è che, sebbene siano correlati, non sono la stessa cosa. Mentre l'intelligenza artificiale è la tecnologia con cui una macchina imita in qualche modo il comportamento umano, la scienza dei dati è più legata alla statistica e alla ricerca di tendenze o modelli che forniscono informazioni preziose per le aziende in cui vengono analizzati questi volumi di dati , composti dadati qualitativi e dati quantitativi
In altre parole, l'intelligenza artificiale o machine learning ha lo scopo di automatizzare i processi produttivi, ridurre i costi, aumentare la produttività o minimizzare il più possibile gli errori. Invece, la scienza dei dati cerca di prevedere le esigenze dei clienti, promuovere nuove tecnologie o miglioramenti o ottimizzare i processi di produzione.
Di conseguenza, i dati ottenuti dall'analisi effettuata dalla scienza dei dati alimentano l'intelligenza artificiale in termini di automazione dei processi produttivi e anche il progressivo apprendimento automatico che questa tecnologia fornisce.
Ci sono innumerevoli motivi per studiare la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale.
Prima di tutto, imparare la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale è scommettere su una professione per il futuro. Allo stato attuale, la domanda di formazione relativa a programmi come Python, o deep learning o robotica ha conosciuto un boom, con la scienza dei dati che è già una delle opzioni più scelte da chi sta studiando ingegneria. Essere un data capture oggi può aprire molte opportunità di lavoro.
In secondo luogo, i big data , la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale vengono applicati nella maggior parte dei settori. Pertanto, le banche, la medicina o anche le imprese private si avvalgono di questa tecnologia per migliorare la loro produttività, il che apre così un'opportunità per coloro che vogliono formarsi nella scienza dei dati e nell'intelligenza artificiale .
E infine, sapevi che profili come il Data Scientist , il Data Engineer o il Data Architect sono tra le professioni meglio pagate? La complessità nella gestione, raccolta e interpretazione dei dati sta diventando un'ossessione per le grandi aziende, tanto che, senza questi profili professionali, non potrebbero migliorare il loro processo decisionale basato sui dati , aumentando così lo stipendio dei dipendenti professionisti della scienza dei dati.
Durante lo sviluppo di un'impresa, ci sono molti rischi in termini di successo o meno delle sue vendite, nella scelta delle risorse più appropriate o anche in termini di redditività. Allo stesso modo accade all'avvio, dove in un mare di dubbi sulla possibilità di soddisfare le esigenze dei propri clienti e se fornisce loro anche un buon servizio.
Tutti questi dubbi che mettono a rischio la continuità aziendale o la fattibilità possono essere risolti attraverso la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale . Il modello predittivo di diverse variabili o alternative in termini di risoluzione di possibili problemi o minimizzazione degli errori può essere vitale per le aziende e, in alcuni casi, può anche essere un elemento di differenziazione o un vantaggio competitivo nel mercato per le aziende.
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