LA DATA SCIENCE E' APPLICABILE AD OGNI POSSIBILE CAMPO LAVORATIVO NEL MONDO, BASTA CHE CI SIANO I DATI Vediamo adesso alcuni settori lavorativi con alcuni problemi che un Data Scientist dovrà risolvere.

L'industria energetica dispone di dati con cui lavorare. Le informazioni arrivano da diverse fonti – esplorazione, produzione, trasporto e distribuzione – e le aziende potrebbero avere difficoltà a organizzarle. Analizzati correttamente, i data scientist data hanno il potenziale per aiutare il settore: Scopri nuove fonti di energia Risparmia denaro su perforazioni ed esplorazioni Aumenta l'efficienza e la produttività Prevedi e ferma gli incidenti prima che accadano Evita interruzioni di corrente Modelli di consumo degli indicatori Abbina l'offerta alla domanda Pianificare una migliore manutenzione e riparazione Questi sono solo alcuni punti dove sicuramente ci sarà bisogno di Team di Data Scientist pronti a risolvere ogni problema con i loro dati.

La scienza dei dati può essere applicata alla finanza in diversi modi, alcuni esempi includono la prevenzione delle frodi, la gestione del rischio, l'allocazione del credito, l'analisi dei clienti e il trading algoritmico. Prevenzione frodi Il rilevamento delle frodi tradizionali utilizza modelli basati su regole che identificano le transazioni insolite. Questi modelli spesso segnalano transazioni legali basate su regole infrante o attività fraudolente quando milioni di transazioni si verificano contemporaneamente. Al contrario, l'apprendimento automatico crea algoritmi che elaborano grandi set di dati con molte variabili per trovare correlazioni nascoste tra il comportamento degli utenti e la probabilità di azioni fraudolente. Utilizzando tecniche di apprendimento automatico e analisi di big data, le banche e altre società di servizi finanziari creano sistemi altamente efficienti per rilevare e prevenire attività fraudolente, tra cui il trading speculativo, il rouge trading e le violazioni normative. Gestione del rischio La crisi finanziaria del 2008 ha messo in luce la debolezza degli strumenti tradizionali di gestione del rischio e ha portato a una maggiore regolamentazione finanziaria e limiti all'assunzione di rischi. La scienza dei dati aiuta le aziende a trovare modi migliori per misurare e gestire il rischio all'interno dell'organizzazione, utilizzando l'analisi dei big data e l'apprendimento automatico per consentire l'incorporazione di nuove fonti di dati non strutturati nei sistemi di rilevamento dei rischi in tempo reale. Le valutazioni e le esposizioni al rischio di credito e di mercato possono essere simulate in modo più accurato, aiutando le banche e le società finanziarie a monitorare in modo proattivo i rischi all'interno dell'organizzazione. Allocazione del credito Ogni persona che accede o si registra su un sito web lascia una scia di informazioni chiamata impronta digitale, un set di dati estremamente grande che è pieno di ogni tipo di informazione utile. Gli algoritmi di apprendimento automatico, supportati da big data e un'elevata potenza di calcolo, possono analizzare le impronte digitali per svelare relazioni precedentemente sconosciute tra nuovi fattori e comportamento dei clienti. Queste informazioni possono influenzare l'allocazione del credito e superare i tradizionali modelli di punteggio del credito nel prevedere la probabilità che un cliente ripaghi un prestito. Analisi dei clienti Molte istituzioni finanziarie hanno fatto dell'esperienza del cliente e della personalizzazione una priorità assoluta. Con l'aiuto della scienza dei dati, possono ottenere informazioni sul comportamento dei clienti in tempo reale con l'aiuto dell'analisi in tempo reale per prendere decisioni aziendali strategiche migliori o offrire consigli ai consumatori in base alle loro preferenze bancarie o di investimento. Ad esempio, gli assicuratori utilizzano l'apprendimento automatico supervisionato per comprendere i fattori determinanti del comportamento dei consumatori, ridurre le perdite eliminando i clienti con valore inferiore allo zero, aumentare le opportunità di vendita incrociata e misurare il valore totale della vita dei clienti. Per comprendere i clienti, le banche e le società finanziarie si rivolgono anche all'apprendimento automatico senza supervisione, in cui è possibile identificare gruppi di clienti che si comportano in modo simile utilizzando tecniche di clustering. Trading algoritmico Nel trading algoritmico, complesse formule matematiche e calcoli ad alta velocità aiutano le società finanziarie a ideare nuove strategie di trading. I dati più grandi sotto forma di flussi di dati in crescita e nuovi presentano sfide continue per i modelli di trading algoritmico. Tali modelli misurano e descrivono i flussi di dati sottostanti. Un motore analitico effettua previsioni di mercato incorporando ed elaborando rapidamente enormi set di dati. Un'altra applicazione prevede l'utilizzo di tecniche di apprendimento automatico predittivo per determinare l'identità dei partecipanti al mercato.

La mostruosa quantità di dati prodotti negli studi e nella medicina sta trasformando la nostra stessa percezione del processo biogeno di base, del processo decisionale clinico, delle decisioni sintomatiche e terapeutiche. Sta cambiando il modo in cui affrontiamo la salute della popolazione in generale. Un data scientist nel settore sanitario svolge un ruolo enorme nella gestione dei dati. Analizzando i numeri, gli scienziati dei dati nel settore sanitario stanno esplorando le opportunità per prevedere il comportamento dei farmaci e comprendere meglio le malattie umane. L'assistenza sanitaria basata sulla scienza dei dati è la caratteristica chiave del modo in cui affrontiamo e utilizziamo la medicina. Il clamore dei big data mette uno scienziato dei dati sanitari in una posizione privilegiata. Il termine "assistenza sanitaria dei data scientist" è stato utilizzato per la prima volta nel 2008. Uno scienziato dei dati medici può prendere i dati di qualsiasi dimensione e iniziare a sviluppare, implementare e distribuire la potenza dell'IA. Gli scienziati dei dati utilizzano metodi statistici avanzati per eseguire analisi e ottenere informazioni significative dai dati. In generale, la posizione di un data scientist in ambito sanitario comporta le seguenti responsabilità: Collaborare con le parti interessate per definire gli obiettivi e il tipo di statistiche necessarie Accesso, aggiornamento, inserimento e manipolazione di grandi volumi di dati Organizzazione e coordinamento dei file di dati Un data scientist ospedaliero è la pulizia e la gestione dei dati per soddisfare lo scopo dell'azienda Uno scienziato dei dati sulla salute pubblica sta contribuendo ai set di dati sulla salute pubblica Esecuzione di audit della base informativa Gli scienziati dei dati stanno effettuando analisi dei dati per le app Coordinamento con diversi team di sviluppo per implementare modelli e monitorare i risultati

Vediamo solo alcune possibili applicazione della Data Science nel settore assicurativo Prezzo di rischio personalizzato Per eguagliare quel livello di conoscenza nell'era della decentralizzazione e di Internet, il settore assicurativo si è rivolto ai big data. I data scientist delle assicurazioni combinano applicazioni analitiche, ad esempio modelli comportamentali basati sui dati del profilo del cliente, con un flusso continuo di dati in tempo reale, ad esempio dati satellitari, bollettini meteorologici, sensori dei veicoli, per creare valutazioni del rischio dettagliate e personalizzate. Assicurazione sulla proprietà In una mossa simile a quella automobilistica, le compagnie di assicurazione sulla proprietà stanno valutando come utilizzare la telematica per creare un'assicurazione sulla casa basata sull'utilizzo. Queste origini dati possono includere: Sensori di umidità che rilevano allagamenti o perdite Registri di utilizzo di utenze e elettrodomestici Telecamere di sicurezza Sensori che rilevano l'occupazione Combina queste informazioni con informazioni provenienti da fonti esterne (ad esempio, segnalazioni di crimini locali e traffico) e puoi arrivare a una valutazione multiforme e completa del rischio di rivendicazione di proprietà di una persona. Andando oltre, queste fonti possono essere utilizzate per proteggere un cliente. Ad esempio, con l'analisi predittiva, gli assicuratori possono calcolare la probabilità di un evento come un furto o un uragano e adottare misure per evitare dolore e sofferenza, oltre ovviamente a grandi sinistri. Assicurazione sulla vita e sulla salute Viviamo in un mondo monitorato. Le compagnie di assicurazione sulla vita e sulla salute lo sanno più di chiunque altro. Per creare profili di salute dei clienti e sviluppare punteggi di "benessere" individuali, gli assicuratori stanno ora diffondendo la rete informativa in modo molto ampio. Possono raccogliere: Dati transazionali – ad esempio, dove e cosa (cibo spazzatura?) acquistano i clienti Sensori corporei, ovvero dispositivi che monitorano il consumo o avvertono chi lo indossa dei primi segni di malattia Monitor esterni – ad es. dati da macchine per l'allenamento Social media – ad es. tweet sulla salute personale o sullo stato d'animo Per maggiori dettagli sulle applicazioni di big data in quest'area, vedere il nostro profilo correlato del settore sanitario. Profili dei clienti a 360 gradi L'assicurazione mira a migliorare la soddisfazione del cliente e utilizza i big data per raggiungere questo obiettivo. Più un assicuratore conosce le stranezze dei suoi clienti, secondo la teoria, più è facile renderli felici e pagare i premi. Le aziende stanno combinando tutte le loro connessioni dirette con i clienti – ad es. e-mail, call center, rapporti sui periti, ecc. – con fonti indirette – ad es. social media, commenti di blog, siti Web e dati clickstream – per creare un profilo a 360 gradi di ogni individuo. Con un profilo a 360 gradi in mano, gli assicuratori hanno i mezzi per perfezionare il loro approccio alle vendite, al marketing e al servizio clienti esistente. Ottimizzazione del call center Un call center è un calderone ribollente di dati. Per gli scienziati dei dati assicurativi, è anche un'opportunità d'oro. Queste persone stanno studiando modi per: Combina i dati sui sinistri con i dati sulle telecomunicazioni dei CDR per analizzare le attività del call center e perfezionare le linee guida per la formazione. Analizza i dati grezzi delle telecomunicazioni, modella i modelli di chiamata temporali e crea un piano per l'ottimizzazione del personale. Utilizza l'analisi del sentiment, ad esempio l'analisi del parlato nelle conversazioni del call center o l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'analisi del testo sui social media, per migliorare il servizio clienti. I dipendenti del call center sono anche in una situazione ideale per vendere ai clienti prodotti aggiuntivi. Un uso di un profilo a 360 gradi è dare a quella voce amichevole al telefono i mezzi per offrirti il ​​prodotto più pertinente per le tue esigenze particolari. Intercettazione di una frode La frode costa alle compagnie assicurative decine di milioni ogni anno. In risposta, gli assicuratori stanno schierando le loro risorse di dati e creando un approccio multicanale al rilevamento delle frodi. Stanno esaminando molto da vicino sia i dati strutturati tradizionali (come i sinistri e i dati sulle polizze) sia i dati testuali (come le note del perito, i rapporti della polizia e i social media). Usando... Analisi del testo Analisi predittiva Analisi comportamentale Tecniche di analisi di pattern, grafici e link … per non parlare di una serie di altri strumenti utili, i data scientist stanno reprimendo affermazioni sospette.

In passato, gli analisti di dati che lavoravano nelle telecomunicazioni erano ostacolati da una serie di problemi: numeri ingombranti, mancanza di potenza di calcolo, costi proibitivi. I tempi sono molto migliori ora: Le spese di archiviazione dei dati diminuiscono ogni giorno La potenza di elaborazione del computer sta aumentando in modo esponenziale Il software e gli strumenti di analisi sono economici (e talvolta gratuiti) I fornitori di Business Intelligence (BI) come IBM, Oracle, SAS, Tibco e QlikTech stanno abbattendo le barriere tra archivi di dati in silos, separati e spesso incompatibili, per utilizzare un enorme volume e varietà di informazioni. Un possibile esempio di DataScience nel settore delle TELECOMUNICAZIONI ? Servizi personalizzati Molti di questi scienziati di dati appena coniati si concentrano sul miglioramento dell'esperienza dell'utente. Per fare ciò, stanno creando sofisticati profili a 360 gradi assemblati da: Comportamento del cliente: modelli di utilizzo di voce, SMS e dati scelte video storia dell'assistenza clienti attività sui social media modelli di acquisto passati visite al sito web, durata, navigazione e modelli di ricerca Dati demografici del cliente: età, indirizzo e sesso tipo e numero di dispositivi utilizzati utilizzo del servizio posizione geografica Ciò consente alle società di telecomunicazioni di offrire servizi o prodotti personalizzati in ogni fase del processo di acquisto. Le aziende possono personalizzare i messaggi in modo che appaiano sui canali giusti (ad es. mobile, web, call center, in-store), nelle aree giuste e con le parole e le immagini giuste. Questi sforzi non si fermano al punto vendita. I big data offrono alle telecomunicazioni il potere di tenere traccia delle esperienze dei clienti per tutta la durata di una relazione, dalla prima interazione con il fornitore al comportamento post-acquisto. Se combinato con altri valori dell'indice di prestazione chiave (KPI), l'analisi di questi dati può aiutare: Determina il lifetime value di un abbonato Genera idee per il miglioramento del marchio Rivela approfondimenti su più canali Evita l'abbandono dei clienti

Per ogni 5.000 composti che iniziano in laboratorio, cinque vengono testati sull'uomo e uno viene immesso sul mercato . Inoltre, occorrono circa 10 anni e un costo medio di 2-3 miliardi di dollari per sviluppare ogni nuovo farmaco . Ciò si aggiunge a una grande quantità di dati molecolari e clinici archiviati in reti proprietarie, maturi per l'analisi. Come la data science cambierà questo ? Così !! Analisi predittiva Il potere di prevedere il futuro ha applicazioni per la scoperta di farmaci ed evitare esiti negativi. In termini di scoperta di farmaci, le aziende farmaceutiche spendono una grande quantità di denaro per lo screening dei composti da testare negli studi preclinici. Per accelerare il processo, le aziende farmaceutiche stanno utilizzando modelli predittivi per cercare giganteschi database virtuali di dati molecolari e clinici. Gli analisti ingrandiscono i probabili farmaci candidati con l'aiuto di criteri basati su struttura chimica, malattie/bersagli e altre caratteristiche. Ad esempio, Numerate , che collabora con aziende come Boehringer Ingelheim e Merck, progetta i suoi modelli predittivi tenendo conto di specifici bersagli farmacologici e obiettivi di trattamento. In relazione all'evitare esiti negativi, la modellazione predittiva può essere utilizzata anche per cortocircuitare potenziali disastri come i decessi dovuti a fattori di rischio. L'analisi predittiva può essere utilizzata anche per ottimizzare gli studi clinici attraverso la selezione di pazienti ottimali attraverso il raggruppamento genetico e per migliorare gli sforzi di marketing. Concorsi crowdsourcing Negli ultimi anni, le aziende e le istituzioni farmaceutiche hanno sponsorizzato concorsi di crowdsourcing per prevedere i risultati clinici e dei pazienti, i modelli di vendita, l'attività delle molecole e qualsiasi altra cosa che coinvolga i big data. Esempi di questi includono: La sfida dell'innovazione di Eli Lilly per la malattia infiammatoria intestinale (2019) L'annuale Innovation Cup di Merck , in cui gli studenti di tutto il mondo competono sviluppando piani aziendali L' AstraZeneca Health and Science Innovation Challenge , che si apre nel 2021, consente ai partecipanti di presentare idee e soluzioni per risolvere qualsiasi sfida sanitaria. Sperimentazioni farmacologiche più efficaci Gli scienziati dei dati possono aiutare a ridurre i costi delle sperimentazioni cliniche consentendo alle aziende farmaceutiche di implementare: Selezione dei pazienti basata sui dati: le aziende farmaceutiche utilizzano più fonti di dati, inclusi social media e database di sanità pubblica, e criteri più mirati (ad es. informazioni genetiche) per identificare quali popolazioni funzionerebbero meglio negli studi. Monitoraggio in tempo reale: le aziende ora monitorano i dati in tempo reale dalle prove per identificare i rischi operativi o di sicurezza e stroncare i problemi sul nascere. Garanzia sulla sicurezza dei farmaci: gli scienziati dei dati possono persino attingere ai dati sugli effetti collaterali per prevedere se un composto provocherà una reazione avversa prima ancora che arrivi al processo. Lavorando all'Università della California-San Francisco, i ricercatori di Novartis hanno costruito modelli di computer per fare proprio questo. Marketing e vendite mirate Una volta, le aziende farmaceutiche inviavano i loro rappresentanti a lunghe visite mediche e investevano in una promozione di prodotti costosa e su vasta scala. In un sondaggio del marzo 2013 di Accenture, Life in the New Normal: The Customer Engagement Revolution , gli intervistati hanno notato che circa il 25% del loro marketing farmaceutico è stato distribuito su una piattaforma digitale e che l'87% intende aumentare l'uso di analisi per indirizzare la spesa e incrementare il ROI. Sei anni dopo, nel 2019, molte aziende farmaceutiche stanno ora pianificando di spendere più della metà dei loro budget nel marketing digitale . È probabile che una parte di quel denaro venga utilizzata per monitorare i gusti terapeutici dei medici, le tendenze geografiche, i picchi di prescrizione, tutto ciò che ha una rilevanza diretta per il ciclo di vendita. Questi dati poi confluiscono in: Analisi predittiva: le aziende farmaceutiche stanno impiegando metodi predittivi per determinare quali consumatori e medici hanno maggiori probabilità di utilizzare un farmaco e creare sforzi di marketing più mirati sul campo. Vendite sofisticate: le aziende farmaceutiche forniscono ai rappresentanti dei farmaci dispositivi mobili e analisi in tempo reale sui loro potenziali clienti. I rappresentanti possono quindi personalizzare la propria agenda in base alle esigenze del medico. Successivamente, il team di vendita può analizzare i risultati per determinare se l'approccio è stato efficace. Migliori follow-up dei pazienti Con lo sviluppo di biosensori in miniatura , sofisticati dispositivi domestici, pillole e flaconi intelligenti, smartphone e app per la salute, monitorare la salute di un paziente non è mai stato così facile. Le aziende farmaceutiche sono sempre più interessate a come utilizzare i dati in tempo reale di questi strumenti per supportare la ricerca e lo sviluppo, analizzare l'efficacia e aumentare le vendite di farmaci. Oltre a sapere come vengono utilizzati i loro farmaci, le aziende in genere vogliono anche sapere come i clienti vedono i loro prodotti. Le opinioni sui nuovi farmaci sono spesso generate dalle esperienze del paziente/medico e del paziente/paziente in un modo che crea set di dati disordinati e non strutturati. Tuttavia, se adeguatamente organizzati e analizzati, questi dati possono essere un ricco tesoro di informazioni su: Pattern nelle interazioni farmacologiche Cosa spinge i pazienti a interrompere l'assunzione di farmaci Quali pazienti non si atterranno alle loro prescrizioni

Con oltre 177.241 ristoranti in Italia , l'industria alimentare è competitiva. In qualità di professionista dell'industria alimentare, è fondamentale soddisfare le esigenze dei clienti in modo da poter continuare a gestire un'attività di successo in questo mercato saturo. Una sfida chiave che devi affrontare è imparare a quali clienti indirizzare il tuo marketing e cosa vogliono i tuoi clienti nella tua attività legata al cibo. La scienza dei dati e l'analisi dei dati possono aiutarti a identificare con precisione le esigenze dei tuoi clienti. Puoi facilmente concentrarti su ciò su cui la tua azienda ha bisogno di concentrarsi per crescere e avere successo. Anche i livelli di inventario, il processo di produzione e le procedure di consegna possono essere migliorati quando sfrutti la potenza della scienza dei dati nella tua azienda. L'estrazione del potere di dati validi aiuterà la tua attività alimentare a soddisfare i clienti e a prosperare sul mercato. Ci sono diversi modi in cui la scienza dei dati gioca un ruolo cruciale nell'industria alimentare. Operazioni giornaliere Quando hai una formazione in data science , puoi utilizzare questa conoscenza per analizzare le tendenze del mercato e i modelli di consumo. Questi dati ti aiutano a creare programmi e procedure operativi giornalieri che siano efficaci e attraenti per i potenziali clienti. Utilizzando i dati, puoi analizzare le tue scorte e le scelte di menu verso cui gravitano molti consumatori. Questo ti mostra quali tipi di prodotti alimentari devi ordinare ogni giorno per assicurarti che i tuoi dipendenti abbiano le forniture giuste per soddisfare la domanda dei clienti. L'analisi dei modelli di traffico dei clienti può anche aiutarti a creare programmi efficaci per il personale dei dipendenti. Puoi mantenere il tuo stabilimento adeguatamente attrezzato per assistere i clienti nei momenti di punta evitando di sprecare denaro assumendo troppi dipendenti durante le ore non lavorative. Consegne Le convenienti società di consegna di cibo online, come UberEats e GrubHub, hanno reso più facile per le famiglie ordinare cibo regolarmente. Anche se la tua struttura non è specializzata nella consegna di cibo, è fondamentale garantire che i tempi di preparazione del cibo e l'imballaggio di consegna siano accettabili per accogliere i clienti che utilizzano questi servizi. Utilizzando l'analisi dei dati per raccogliere informazioni e la governance dei dati per garantire che le informazioni siano organizzate e facilmente accessibili, puoi capire meglio come sta andando la tua attività nel settore della consegna di cibo. Implementando sistemi e processi di analisi dei dati, puoi facilmente monitorare e tenere traccia degli ordini per fornire con precisione i tempi di consegna stimati ai clienti. Scadenza degli alimenti Secondo uno studio del 2018, il 60% dei clienti giudica i ristoranti in base alla qualità del cibo . Servire cibo della massima qualità e del miglior gusto può essere ciò che ti distingue dalla concorrenza. C'è una linea sottile tra assicurarti di avere abbastanza scorte da fornire ai tuoi clienti senza acquistare troppo e sprecare cibo. Attraverso efficaci tecniche di organizzazione di big data governance , puoi ordinare i dati relativi agli ingredienti che porti sui tuoi scaffali. Individuare la durata di conservazione di questi alimenti ti assicura di servire solo ingredienti freschi. Elimina anche gli sprechi e rende più facile sapere esattamente quando è necessario rifornire l'inventario. Marketing e pubblicità Se non utilizzi l'analisi dei dati nel tuo marketing, potresti sprecare denaro in campagne pubblicitarie alla cieca che potrebbero non contribuire al profitto o alla crescita. È fondamentale identificare prima il tuo cliente target e le migliori piattaforme, tempi e strategie per commercializzarlo. Un analista di marketing può aiutare nella progettazione di una campagna di marketing efficace ottenendo informazioni su: Quando i tuoi prodotti sono rilevanti. Dove trascorrono il loro tempo i tuoi clienti target. Quali piattaforme di marketing soddisfano il tuo prodotto. I fattori che influenzano la decisione di acquisto dei tuoi clienti. Ad esempio, potresti scoprire che il tuo cliente target è un abitante di città tra i 20 ei 30 anni. Potresti anche scoprire che questo consumatore target trascorre molto tempo sui social media ed è più probabile che ordini cibo a domicilio piuttosto che mangiare in un ristorante. Per raggiungere i consumatori di questa fascia di età, potresti lanciare una campagna pubblicitaria sui social media incentrata sulla consegna rapida e conveniente del cibo della tua attività. Identificare quando e come raggiungere i tuoi clienti target prima di lanciare la tua campagna di marketing può portare a una pubblicità di maggior successo che incuriosisce e attira i clienti. Controllo di qualità L'analisi dei dati può essere utilizzata anche per garantire che i tuoi prodotti soddisfino determinati standard di controllo della qualità. Se produci prodotti alimentari, la confezione e gli ingredienti influiscono direttamente sulla qualità del prodotto. Analizzando tutti i componenti lungo la tua catena di approvvigionamento, puoi utilizzare questi dati per identificare diversi modi per migliorare il controllo di qualità. Affrontare questi problemi prima che raggiungano i consumatori preserva l'integrità del tuo marchio, mettendoti sulla buona strada verso la crescita delle vendite.

Arrivato a questo punto crediamo davvero che la Data Science faccia per te. Dopo aver letto una vagonata di possibili applicazioni della data science in molti settori lavorativi, è più che normale sentirsi indecisi sul da farsi nella propria carriera. Quindi come è possibile scegliere il Settore lavorativo in cui fare il Data Scientist? La risposta ti sembrerà assurda, ma questa scelta la dovrai fare seguendo le tue passioni e nient'altro ! Come detto nella prima sezione del Micro Corso, il Data Scientist è colui che oltre ad avere un Bagaglio di competenze interdiscplinari e molte soft skill, deve conoscere benissimo il mondo di rifermento per il quale lavora. Il rischio è di diventare un'Analista dei dati aziendali, visto il poco interesse nella realtà di rifermento...

L'ultima parte sta facendo la distribuzione. Sicuramente, che tu sia più fresco o con più di 5 anni di esperienza o più di 10 anni di esperienza, l'implementazione è necessaria. Perché la distribuzione ti darà sicuramente un dato di fatto che hai lavorato molto. Microsoft Azure Heroku Google Cloud Platform Flask DJango

Non so tu ne eri sei a conoscenza ma esistono algoritmi che emulano il funzionamento del neurone biologico 😮 😲 Il nome che gli è stato dato nel tempo ai neuroni artificiali , o per lo meno ai più semplici, è perceptron. Il Perceptron I primi studi in materia risalgono al 1943 e vennero fatti per cercare di comprendere al meglio come funzionasse il cervello biologico. Sempre nel 1943 due visionari, Warren McCullok & Walter Pitts, pubblicarono il primo articolo su una cellula nervosa semplificata. All'interno dell'articolo c'era una schema molto dettagliato che riassumeva in modo molto semplice un neurone e questo fece molto scalpore. Ti riporto qui sotto uno schema simile a quello presentato nell'articolo. Come potete vedere dall'immagine abbiamo 3 punti fondamentali Dendriti/terminazione sinaptica, i quali sono recettori di dati, in altre parole gli input Corpo cellulare, il quale elabora i dati che ha ricevuto in ingresso Assone/terminazione sintattica, i dati dopo essere stati elaborati passano attraverso l'assone e vengono comunicati al prossimo neurone, output Gli autori dell'articolo sopra citato hanno quindi ricreato una cellula nervosa immaginandola semplicemente con un'uscita logica, dove quindi l'out è binario. Quindi riassumendo ai dendriti arrivano i dati, i quali sono elaborati all'interno del corpo cellulare, dove quando i dati accumulati superano un certo limite viene emesso un segnale. attraverso l'assone. Anni dopo un altro visionario F.Rosenblatt pubblicò un'articolo che ci ha portanto alle tecnologie odierne dal nome : The Perceptron, a Perceiving and Recognizing Automaton All'interno del quale andava a spiegare, una algoritmo da lui scritto, il quale era in grado di emulare le funzioni principali del corpo cellulare il quale riceveva in input le caratteristiche e apprendeva automaticamente i coefficienti di peso ottimali da moltiplicare con gli input per poter prevedere se un neurone si sarebbe attivato o meno. Spiegato in termini meno formali questo era in grado di dire date delle caratteristiche se queste caratteristiche appartenevano ad una classe o ad un'altra. Dal punto di vista matematico/informatico l'implementazione del neurone è raffigurata nell' immagine. Come è possibile notare ritroviamo gli input, un "corpo di elaborazione" e gli output. Un esempio pratico potrebbe essere quello di date l'interesse espressa in percentuale e il reddito annuo di un potenziale cliente capire se acquisterà o meno il prodotto : Classi : Acquista, Non Acquista Input : Interesse%, Reddito€ Funzione : Perceptron Output : Classe Immagina quanto questa scoperta abbia influito su i progressi e gli sviluppi delle tecnologie odierne. Prossimamente verrà pubblicato un articolo sul nostro più specifico sul Funzionamento e l'implementazione del Perceptron in Python.

Come si relazionano intelligenza artificiale, apprendimento automatico, reti neurali e apprendimento profondo? Forse il modo più semplice per pensare all'intelligenza artificiale, all'apprendimento automatico, alle reti neurali e all'apprendimento profondo è pensarli come bambole russe che nidificano. Ciascuno è essenzialmente un componente del termine precedente. Cioè, l'apprendimento automatico è un sottocampo dell'intelligenza artificiale. Il deep learning è un sottocampo del machine learning e le reti neurali costituiscono la spina dorsale degli algoritmi di deep learning. In effetti, è il numero di strati di nodi, o profondità, di reti neurali che distingue una singola rete neurale da un algoritmo di apprendimento profondo, che deve averne più di tre.

Nella mente di un computer, un set di dati è una raccolta di dati. Può essere qualsiasi cosa, da un array a un database completo. Esempio di un array: [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86] Esempio di banca dati: Guardando l'array, possiamo indovinare che il valore medio è probabilmente intorno a 80 o 90, e siamo anche in grado di determinare il valore più alto e il valore più basso, ma cos'altro possiamo fare? E guardando il database possiamo vedere che il colore più popolare è il bianco e l'auto più vecchia ha 17 anni, ma cosa succederebbe se potessimo prevedere se un'auto avesse un AutoPass, semplicemente guardando gli altri valori? Ecco a cosa serve l'apprendimento automatico! Analizzare i dati e prevedere il risultato! In Machine Learning è comune lavorare con set di dati molto grandi. In questo tutorial cercheremo di rendere il più semplice possibile la comprensione dei diversi concetti di machine learning e lavoreremo con piccoli set di dati di facile comprensione. Tipi di dati Per analizzare i dati, è importante sapere con quale tipo di dati abbiamo a che fare. Possiamo dividere i tipi di dati in tre categorie principali: Numerico Categorico Ordinale I dati numerici sono numeri e possono essere suddivisi in due categorie numeriche: Dati discreti : numeri limitati a numeri interi. Esempio: il numero di auto che passano. Dati continui : numeri di valore infinito. Esempio: il prezzo di un articolo o la dimensione di un articolo I dati categorici sono valori che non possono essere confrontati l'uno con l'altro. Esempio: un valore di colore o qualsiasi valore sì/no. I dati ordinali sono come i dati categoriali, ma possono essere confrontati l'uno con l'altro. Esempio: voti scolastici in cui A è migliore di B e così via. Conoscendo il tipo di dati della tua origine dati, sarai in grado di sapere quale tecnica utilizzare durante l'analisi. Imparerai di più sulle statistiche e sull'analisi dei dati nei prossimi capitoli.

I percentili vengono utilizzati nelle statistiche per fornire un numero che descrive il valore a cui una determinata percentuale dei valori è inferiore. Esempio: supponiamo di avere una serie di età di tutte le persone che vivono in una strada. ages = [5,31,43,48,50,41,7,11,15,39,80,82,32,2,8,6,25,36,27,61,31] Qual è il 75. percentile? La risposta è 43, il che significa che il 75% delle persone ha 43 anni o meno. Il modulo NumPy ha un metodo per trovare il percentile specificato: Vediamo se stai capendo o solo completando gli step per sbrigarti... Utilizzando l'editor degli esempi calcola il 90. percentile ! Ti do una mano , se per il 75 percentile abbiamo usato questo comando : x = numpy.percentile(ages, 75) Cosa dovrai cambiare per sapere il 90 percentile ?

Nel capitolo precedente abbiamo imparato a creare un array completamente casuale, di una data dimensione, e tra due dati valori. In questo capitolo impareremo come creare un array in cui i valori sono concentrati attorno a un dato valore. Nella teoria della probabilità questo tipo di distribuzione dei dati è nota come distribuzione normale dei dati , o distribuzione dei dati gaussiana , dal matematico Carl Friedrich Gauss che ha inventato la formula di questa distribuzione dei dati. Una tipica distribuzione normale dei dati: Spiegazione dell'istogramma Usiamo l'array del numpy.random.normal() metodo, con 100000 valori, per disegnare un istogramma con 100 barre. Specifichiamo che il valore medio è 5,0 e la deviazione standard è 1,0. Ciò significa che i valori dovrebbero essere concentrati intorno a 5,0 e raramente più lontani di 1,0 dalla media. E come puoi vedere dall'istogramma, la maggior parte dei valori sono compresi tra 4.0 e 6.0, con un massimo di circa 5.0.