La data science ha registrato un notevole sviluppo negli ultimi 10 anni. Tuttavia, pochissime organizzazioni hanno sperimentato completamente l’impatto aziendale e i vantaggi concorrenziali delle proprie iniziative di analytics avanzate, nonostante i considerevoli investimenti in data science e in machine learning (ML).

Nel 2022 sono emerse sei tendenze in grado di accelerare i progetti di ML e di favorire il passaggio delle organizzazioni dagli analytics descrittivi a quelli predittivi e prescrittivi.

Questo ebook vi permetterà di scoprire come:

  • Il supporto di più linguaggi di programmazione e l’utilizzo di strumenti di ML semplici possono superare il divario di BI e IA.
  • I progressi conseguiti nel data sharing per vari tipi di dati, tra cui dati non strutturati, possono accelerare i flussi di lavoro 
  • L’archiviazione di funzionalità consente ai data scientist di gestire e distribuire funzioni di ML su larga scala 
  • I nuovi framework di training distribuito offrono un’alternativa migliore a Spark, assicurando prestazioni fino a 2.000 volte più veloci

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