I recenti progressi tecnologici avranno un impatto significativo sulla modalità di lavoro di data scientist e data analyst.
Nel 2023, sei trend potranno accelerare il machine learning e favorire all’interno delle organizzazioni il passaggio dall’analisi descrittiva e diagnostica (che spiega cosa è successo e perché) a quella predittiva e prescrittiva, che fa previsioni e fornisce indicazioni importanti sui cambiamenti da adottare.
In questo ebook scoprirai in che modo:
- Un’infrastruttura unificata che supporta più linguaggi di programmazione consente a data scientist, data engineer e data analyst di sfruttare al massimo il potenziale di ogni linguaggio.
- Gli archivi di funzionalità consentono ai data scientist di gestire e distribuire le funzioni ML su larga scala, garantendo riproducibilità, rilevabilità e scalabilità.
- Sempre più spesso, gli analisti e gli scienziati dei dati sono in grado di utilizzare la potenza di sistemi un tempo riservati ai ML engineer per facilitare e partecipare a processi di produzione più avanzati.
- La maggiore accessibilità dello sviluppo di web app in Python consente ai data scientist di rendere più comprensibili e fruibili i propri modelli.
- I rapidi progressi a livello di librerie, strumenti e framework open source dimostrano la necessità di una soluzione che protegga gli investimenti nella data science e nel machine learning in vista del futuro.