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Ecco perchè studiare la scienza dei dati e la intelligenza artificiale

RAGIONI PER CUI DOVRESTI APPRENDERE LA SCIENZA DEI DATI DURANTE QUESTO PERIODO

L’anno 2020 ha dimostrato di essere un periodo di prova per i professionisti di tutti i settori. Laddove il settore economico mondiale sta osservando una recessione e il cloud computing vedendo una maggiore adozione, sembra che ogni settore sia stato colpito dalla pandemia. Tuttavia, quando parliamo del settore della scienza dei dati, è stato uno dei più attivi e più colpiti durante COVID-19. La scienza dei dati sarà uno dei principali driver dietro di essa. Quindi, diventa indispensabile iniziare a studiare la scienza dei dati ora o saperne di più se si sta già lavorando con i dati.

Di seguito, abbiamo menzionato alcuni dei motivi più importanti che rendono molto importante l’apprendimento della scienza dei dati durante questo periodo:

La scienza dei dati vedrà una maggiore adozione nel settore sanitario
Uno dei più grandi settori che potrebbero sfruttare le capacità di scienza dei dati è il settore sanitario. È un dato di fatto che durante la pandemia, la scienza dei dati ha aiutato a interpretare e tradurre accuratamente le informazioni relative a COVID. E una volta che la minaccia della pandemia è finita, riceverà ancora più attenzione.

Durante l’epidemia di COVID-19, l’algoritmo Linearfold del colosso cinese Baidu è stato reso disponibile per i ricercatori per aiutare i team medici a combattere COVID-19. La società ha anche deciso di implementare diversi strumenti per testare le infezioni e ha aumentato la consapevolezza. In futuro, se esiste la minaccia di un altro focolaio di virus, la comunità medica e il mondo intero richiederebbero una migliore analisi dei dati, visualizzazioni accurate e strumenti per combattere meglio di quanto non avessimo fatto durante il COVID-19.

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Pertanto, l’apprendimento della scienza dei dati durante questo periodo e l’affinamento delle tue capacità di scienziato dei dati ti metteranno in una posizione fantastica per entrare nel settore sanitario e fare la differenza.

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Sarà necessario un approccio diverso all’utilizzo dei dati
Una delle grandi realizzazioni per la comunità della scienza dei dati durante la pandemia è stata sui dati. COVID-19 ci ha mostrato quanto possano essere importanti i dati, sia per le aziende che per l’assistenza sanitaria. I dati raccolti durante questa pandemia possono potenzialmente aiutare a sopprimere eventuali minacce future. I dati raccolti oggi dalle aziende li aiuteranno a prepararsi meglio per contrastare eventuali cambiamenti di comportamento dei consumatori e dei clienti durante la prossima pandemia. Sicuramente, poiché le aziende pongono ancora più enfasi sui dati di quanto non facciano di solito, i talentuosi data scientist vedranno una domanda maggiore che mai.

Un altro aspetto dei dati che COVID-19 ci ha fatto capire è che si possono trarre spunti da dati che non sono direttamente collegati al problema. Come Robert Munro illustra nel suo post, che uno può analizzare i dati che ci dicono qualcosa di importante su un problema, ma non ha necessariamente una relazione diretta con il problema. Ad esempio, ha delineato il modo in cui ha calcolato che le persone che sono morte nell’Africa occidentale durante l’epidemia di Ebola hanno mostrato sintomi di malattie che non erano l’Ebola e che i decessi erano il risultato di negligenza nei test clinici. Vide che per ogni persona che moriva di Ebola, altri dieci morirono per una malattia curabile. Il significato di questo esempio è di dire che i dati possono essere esplorati in diversi modi, sia per l’assistenza sanitaria che per scopi aziendali. Imparare come trattare i dati sarà una risorsa efficace nelle tue iniziative di data science.


È necessaria una migliore visualizzazione dei dati
Una volta terminata la pandemia, sarà necessaria una migliore visualizzazione dei dati. Le aziende richiederanno più approfondimenti e visualizzazioni migliori che mai per contribuire a riportare in pista le loro perdite finanziarie. Sarebbe sicuro dire che i dati non smetteranno mai di arrivare e, dopo la pandemia, più approfondimenti si ottengono dai dati, più benefici si dimostreranno. Pertanto, le visualizzazioni di dati più interattive, scalabili e chiare saranno molto richieste, aumentando naturalmente la domanda di esperti di visualizzazioni di dati.

Durante la pandemia, ci siamo imbattuti in molte visualizzazioni che erano diagrammi di traiettoria. Ha mostrato il numero di morti al numero di casi. La maggior parte dei grafici, in particolare mostrati attraverso i media, quasi non si qualificano come buone visualizzazioni poiché mancavano completamente di interattività, scalabilità, approfondimenti reali e, soprattutto, metriche attuabili (come il tasso di progressione, la tendenza attuale se rallenta ecc. La pandemia ha mostrato quanto sono necessari gli esperti di visualizzazione .

Maggiore enfasi sarà data alla cultura dei dati
Dopo che le cose tornano alla normalità, le aziende devono far fronte alle perdite globali. Per prosperare all’indomani della pandemia, le aziende e le imprese faranno molto affidamento sulla scienza dei dati. Le organizzazioni inizieranno a prendere più decisioni ottimizzate per i dati per evitare di perdere i propri concorrenti. Ma è risaputo che c’era una carenza di talentuosi data scientist anche prima della pandemia. Pertanto, le organizzazioni cercheranno data scientist in grado di assisterli nel fare cultura basata sui dati con decisioni efficaci e maggiore accuratezza.

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I componenti importanti di una cultura dei dati sono:

Data Literacy : è la capacità di utilizzare i dati in modo appropriato per prendere decisioni informate
Maturità dei dati: è una scala in cui un punteggio 7/10 indica in genere che un’organizzazione ha origini dati ben definite con livelli di accesso appropriati
Leadership basata sui dati: i leader dei dati dovrebbero concentrarsi sulla costruzione di una cultura del pensiero basato sui dati. I responsabili dei dati sono anche responsabili di rendere i dati la risorsa chiave dell’organizzazione.
Processo decisionale basato sui dati: questo processo dovrebbe garantire un modo sistematico di prendere decisioni che comportino trasparenza. Inoltre, la valutazione e l’apprendimento alla fine porteranno a prestazioni migliori di un’azienda.

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