21 tendenze della scienza dei dati da osservare nel 2023: Navigare nel futuro dell’IA e dei big data

L’analisi dei dati e la trasformazione digitale sono due dei principali driver della scienza dei dati nel 2023. Poiché le aziende si affidano sempre più ai dati per prendere decisioni e guidare le loro attività, la domanda di analisti di dati e di altri professionisti della scienza dei dati è in aumento.

In questo blog post, daremo un’occhiata più da vicino alle principali tendenze della scienza dei dati che stanno plasmando il settore nel 2023 ed esploreremo come stanno guidando la trasformazione digitale e la crescita della data analytics.

1. I grandi dati nel cloud

Il passaggio all’archiviazione e all’elaborazione di grandi quantità di dati su piattaforme cloud ha reso più facile per le aziende scalare e accedere ai dati da qualsiasi luogo.

Di conseguenza, le aziende sono ora alla ricerca di data scientist con esperienza di lavoro con tecnologie basate sul cloud, come Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure.

Si prevede che questa tendenza all’utilizzo dei big data nel cloud continuerà nel 2023, poiché un numero sempre maggiore di aziende cerca di sfruttare l’efficienza dei costi e la scalabilità del cloud per gestire e analizzare i propri big data.

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1. Il dominio di Python nella scienza dei dati

Python è ancora il principale linguaggio di programmazione per la scienza dei dati e la sua popolarità è in continua crescita. Le aziende sono alla ricerca di data scientist esperti in Python, in grado di creare applicazioni in grado di estrarre informazioni da grandi quantità di dati.

Si prevede che questa tendenza all’uso di Python per le applicazioni di data science continuerà nel 2023, poiché Python rimane il linguaggio di programmazione preferito per la scienza dei dati grazie alla sua semplicità, flessibilità e all’ampio supporto della comunità.

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1. Dalle intuizioni all’azione

Con la crescente quantità di dati generati, le aziende sono ora alla ricerca di data scientist in grado non solo di estrarre intuizioni, ma anche di trasformarle in dati utilizzabili per prendere decisioni aziendali.

Si prevede che questa tendenza verso i dati azionabili crescerà nel 2023, in quanto le aziende si rendono conto del valore dell’utilizzo dei dati per informare e migliorare le loro operazioni, la strategia e il processo decisionale.

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1. Soluzioni AI end-to-end:

Con la crescente adozione dell’intelligenza artificiale, le aziende sono ora alla ricerca di data scientist in grado non solo di lavorare su progetti basati sui dati, ma anche di sviluppare soluzioni AI end-to-end in grado di automatizzare i processi e migliorare l’efficienza aziendale.

Questa tendenza della domanda di soluzioni AI complete è destinata a crescere nel 2023, in quanto le aziende sono alla ricerca di modi per integrare l’AI nelle loro attività e ottenere un vantaggio competitivo automatizzando i processi e migliorando il processo decisionale.

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1. Un nuovo approccio all’analisi dei dati:

L’analisi aumentata è un nuovo approccio all’analisi dei dati che utilizza l’apprendimento automatico per automatizzare la preparazione e la scoperta dei dati.

Le aziende sono ora alla ricerca di data scientist che abbiano esperienza nel lavorare con strumenti di analisi aumentata e che siano in grado di estrarre intuizioni dai dati in modo più efficiente.

Si prevede che questa tendenza all’utilizzo dell’analitica aumentata crescerà nel 2023, in quanto un numero sempre maggiore di aziende è alla ricerca di modi per rendere più efficienti ed efficaci i processi di data science.

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1. Automazione e servizi cloud ibridi

Con il passaggio al cloud di un numero sempre maggiore di aziende, cresce la domanda di data scientist in grado di automatizzare i processi basati sul cloud e di gestire servizi di cloud ibrido.

Si prevede che questa tendenza continui nel 2023, in quanto le aziende cercano modi per ottimizzare l’uso delle risorse cloud e ottenere maggiore flessibilità con soluzioni cloud ibride che combinano cloud pubblici e privati.

L’automazione dei processi basati sul cloud aiuta inoltre le aziende a semplificare le operazioni e a ridurre i costi.

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1. L’ascesa dei mercati dei dati

Con il crescente numero di mercati di dati, le aziende sono ora alla ricerca di data scientist in grado di estrarre efficacemente le intuizioni e trasformarle in dati utilizzabili che possono essere venduti su questi mercati.

La tendenza dei dati come servizio è destinata a crescere nel 2023, poiché sempre più aziende cercano modi per monetizzare i propri dati e ottenere nuovi flussi di entrate.

I mercati dei dati consentono inoltre alle aziende di accedere a una gamma più ampia di dati e approfondimenti, offrendo loro un vantaggio competitivo sul mercato.

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1. Consigli per i leader orientati ai dati

Man mano che un numero sempre maggiore di aziende diventa data-driven, cresce la domanda di data scientist in grado di fornire ai leader consigli pratici su come utilizzare i dati per prendere decisioni aziendali.

Le aziende riconoscono il valore del processo decisionale guidato dai dati e cercano di ottimizzare le loro operazioni e la loro strategia attraverso le intuizioni dei dati. Ciò implica anche l’assunzione di data scientist che siano in grado di comunicare efficacemente le intuizioni trovate ai responsabili delle decisioni all’interno dell’organizzazione.

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1. Governance dei dati e conformità

Con la crescente quantità di dati generati, le aziende sono ora alla ricerca di data scientist che possano aiutarle a rispettare le leggi sulla governance e la regolamentazione dei dati. Sempre più aziende cercano di garantire la sicurezza e la privacy dei propri dati e di soddisfare i requisiti legali e normativi per la gestione dei dati.

I data scientist esperti in governance dei dati e normative possono aiutare le organizzazioni a implementare politiche, procedure e tecnologie che garantiscano la raccolta, l’archiviazione e l’utilizzo dei dati in conformità a leggi, normative e standard di settore.

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1. Migliorare l’esperienza del consumatore con i dati:

Si prevede che la tendenza a utilizzare i dati per guidare il coinvolgimento dei consumatori continuerà nel 2023, poiché le aziende cercano di ottenere un vantaggio competitivo fornendo esperienze, offerte e servizi personalizzati ai propri clienti.

I data scientist con esperienza nel comportamento dei consumatori e nell’analisi dei dati possono aiutare le organizzazioni a comprendere meglio i loro clienti e ad adattare di conseguenza i loro prodotti, servizi e comunicazioni. Questo può portare a una maggiore soddisfazione e fidelizzazione dei clienti.

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1. Dare priorità alla protezione dei dati dei consumatori

Le aziende pongono sempre più l’accento sulla protezione dei dati dei consumatori, dato che le preoccupazioni per la privacy e la sicurezza dei dati continuano a crescere. Le aziende riconoscono l’importanza di salvaguardare le informazioni dei consumatori e di garantire la conformità alle leggi e alle normative sulla protezione dei dati.

I data scientist esperti in sicurezza dei dati e privacy possono aiutare le organizzazioni a implementare solide misure di protezione dei dati e a garantire che i dati dei consumatori siano gestiti e archiviati in modo sicuro.

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1. Interfacce aumentate per migliorare l’esperienza dei consumatori:

Con la crescente adozione della realtà aumentata e della realtà virtuale, le aziende sono ora alla ricerca di data scientist in grado di sviluppare interfacce aumentate per i consumatori che possano migliorarne l’esperienza. Sempre più aziende sono alla ricerca di modi per rendere i loro prodotti e servizi più interattivi e coinvolgenti.

I data scientist esperti in realtà aumentata e realtà virtuale possono aiutare le organizzazioni a creare esperienze immersive in grado di favorire il coinvolgimento e la fidelizzazione dei clienti.

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1. Navigazione nella complessità dei dati di formazione

Le aziende si trovano ad affrontare nuove sfide quando si tratta di utilizzare efficacemente i dati raccolti per addestrare i modelli di apprendimento automatico. Sempre più aziende adottano le tecnologie di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale.

I data scientist esperti nella preelaborazione dei dati e nell’ingegnerizzazione delle caratteristiche possono aiutare le organizzazioni a superare le sfide dei dati di formazione, assicurandosi che i dati siano puliti, etichettati e trasformati in modo da migliorare le prestazioni del modello di apprendimento automatico.

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1. Crescita dell’analisi predittiva

L’analisi predittiva è un campo in rapida crescita che utilizza modelli statistici e tecniche di apprendimento automatico per analizzare i dati, identificare modelli e fare previsioni sui risultati futuri.

Con la continua crescita del volume di dati, le aziende si rivolgono all’analisi predittiva per ottenere un vantaggio competitivo, prevedendo il comportamento dei clienti, identificando nuove opportunità e riducendo i rischi. Si prevede che questa tendenza continuerà nel 2023, poiché un numero sempre maggiore di aziende sta cercando di utilizzare l’analitica predittiva per ottenere approfondimenti e prendere decisioni basate sui dati.

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1. IA generativa per Deepfake e dati sintetici

L’IA generativa viene utilizzata per creare video deepfake e dati sintetici, che possono essere utilizzati per una serie di applicazioni come l’addestramento di modelli di apprendimento automatico, la creazione di simulazioni realistiche e persino l’intrattenimento.

I data scientist esperti in IA generativa possono aiutare le organizzazioni a creare simulazioni realistiche e video deepfake che possono essere utilizzati per una serie di applicazioni, come l’addestramento di modelli di apprendimento automatico, la creazione di simulazioni realistiche e persino l’intrattenimento. Inoltre, i dati sintetici possono essere utilizzati per superare le sfide della privacy e della scarsità dei dati.

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1. Scalabilità nell’intelligenza artificiale

Con la crescente adozione dell’IA, le aziende sono alla ricerca di modi per scalare le loro soluzioni di IA per soddisfare le crescenti esigenze delle loro attività.

I data scientist esperti in scalabilità possono aiutare le organizzazioni a costruire sistemi di IA in grado di gestire grandi quantità di dati e di fornire risultati in tempo reale. Ciò può essere ottenuto utilizzando l’elaborazione distribuita, l’elaborazione parallela e altre tecniche che consentono ai sistemi di IA di scalare.

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1. Blockchain nella scienza dei dati

La tecnologia blockchain viene utilizzata per proteggere, condividere e convalidare i dati in modo decentralizzato. La tendenza all’uso della blockchain nella scienza dei dati si sta affermando perché può contribuire a garantire l’integrità, la provenienza e la trasparenza dei dati nelle applicazioni di scienza dei dati.

I data scientist esperti in blockchain possono aiutare le organizzazioni a costruire sistemi di data science decentralizzati in grado di proteggere, condividere e convalidare i dati in modo trasparente e a prova di manomissione. Inoltre, la blockchain può essere utilizzata per creare un ambiente sicuro per la condivisione e la collaborazione dei dati, rendendola uno strumento prezioso per i data scientist.

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1. Uso dei big data nell’Internet degli oggetti (IoT)

L’Internet delle cose (IoT) genera una grande quantità di dati e le aziende sfruttano le tecnologie dei big data per elaborare e dare un senso a questi dati. L’uso dei big data nell’IoT consente alle aziende di estrarre preziose informazioni dai dati IoT, che possono essere utilizzate per ottimizzare i processi e le operazioni.

L’integrazione di big data e IoT sta diventando una strategia chiave per le aziende che vogliono ottenere un vantaggio competitivo prendendo decisioni basate sui dati. I data scientist esperti in big data e IoT possono aiutare le aziende ad analizzare ed estrarre efficacemente informazioni dalla grande quantità di dati generati dai dispositivi IoT.

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1. Automazione della pulizia dei dati

La pulizia dei dati è una fase essenziale del processo di data science, ma può richiedere molto tempo ed essere soggetta a errori. L’automazione del processo di pulizia dei dati può contribuire a migliorare l’efficienza e a ridurre gli errori.

L’uso dell’automazione nella pulizia dei dati può avvenire utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e altre tecniche per rilevare e correggere automaticamente errori, valori mancanti e anomalie nei dati. L’automazione può anche contribuire a rendere la pulizia dei dati più efficiente, riducendo la necessità di interventi manuali e consentendo ai data scientist di concentrarsi su compiti più importanti.

I data scientist esperti nell’automazione della pulizia dei dati saranno chiamati dalle organizzazioni a migliorare la qualità dei loro dati e a snellire i processi di data science.

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1. Apprendimento automatico avverso

L’apprendimento automatico avverso è un campo che studia come creare input che possano ingannare i modelli di apprendimento automatico; ciò può essere fatto aggiungendo piccole perturbazioni ai dati di input o creando dati sintetici simili a quelli reali.

Di conseguenza, gli sviluppatori di IA stanno ora lavorando allo sviluppo di tecniche per combattere l’apprendimento automatico avversario. Queste tecniche includono l’addestramento avversario, che prevede l’addestramento dei modelli su esempi avversari, e l’ottimizzazione robusta, che prevede la progettazione di modelli resistenti agli esempi avversari.

Questa tendenza degli sviluppatori di IA a creare tecniche per combattere l’apprendimento automatico avversario è destinata a continuare nel 2023, poiché la sicurezza dei sistemi di IA sta diventando un problema.

1. Aumento dell’uso dell’elaborazione del linguaggio naturale

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un sottocampo dell’IA che si occupa della comprensione e della generazione del linguaggio umano. Viene utilizzato per estrarre informazioni da dati non strutturati come testo, parlato e immagini.

Si prevede che questa tendenza all’utilizzo dell’NLP crescerà nel 2023, in quanto un numero sempre maggiore di aziende è alla ricerca di modi per estrarre informazioni dai dati non strutturati e migliorare il processo decisionale. L’NLP può essere utilizzato per un’ampia gamma di applicazioni, come l’analisi del sentiment, la sintesi dei testi, la traduzione linguistica e molte altre.

I data scientist esperti in PNL possono aiutare le organizzazioni a estrarre informazioni dai dati non strutturati e a migliorare il processo decisionale.

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Conclusione

A causa della rapida evoluzione del settore della scienza dei dati e dell’impatto di queste tendenze sulle aziende, cresce la domanda di consulenti IT esperti specializzati in scienza dei dati. La presenza a bordo del consulente giusto può aiutare le aziende a navigare e sfruttare queste tendenze per rimanere in testa alla concorrenza.

Siamo consapevoli dell’importanza di trovare il consulente giusto per la vostra azienda. Se state cercando un aiuto per trovare un consulente in grado di fornirvi la guida e l’esperienza di cui avete bisogno, vi invitiamo a lasciarvi aiutare a trovare il consulente di cui avete bisogno.