La tua organizzazione vuole diventare leader nelle tendenze digitali e nell’innovazione? Allora ti serve un piano per implementare una strategia dei dati efficace. Abbiamo pubblicato di recente ottimi contenuti su strategia dei dati, trend, organizzazioni e molto altro. Esplora le risorse qui sotto.
Webinar
Scalare la data science nella tua organizzazione
In questa serie di webinar, Ramnath Vaidyanathan, Vicepresidente della Ricerca Prodotto di DataCamp, illustrerà il nostro framework IPTOP (Infrastruttura, Persone, Strumenti, Organizzazione e Processi) per costruire strategie dei dati e scalare in modo sistematico la data science all’interno di un’organizzazione.
- Parte 1 offre una panoramica del framework IPTOP e di come ogni elemento si integra per abilitare strategie dei dati scalabili.
- Parte 2 è incentrata sugli strumenti e l’infrastruttura necessari per scalare e democratizzare la data science, insieme alle best practice di implementazione.
- Parte 3 approfondisce i compromessi nell’adozione di diverse strutture organizzative, i ruoli chiave dei dati nel XXI secolo e altro ancora.
Conversazione informale con Zach Dean-Mayer: data science, GPT-3 e machine learning automatizzato
La data science e il machine learning hanno cambiato radicalmente il modo in cui prendiamo decisioni, costruiamo prodotti e automatizziamo flussi di lavoro e processi. In questa conversazione informale, Zach Deane-Mayer, Vicepresidente Data Science di DataRobot, ci guiderà attraverso i casi d’uso in cui data science e machine learning hanno generato il maggior valore per le organizzazioni. Condividerà anche il suo punto di vista sugli ultimi sviluppi del machine learning, come il modello GPT-3 di OpenAI e l’uso del deep learning per i dati tabellari, e commenterà l’ascesa del machine learning automatizzato con il suo lavoro in DataRobot.
Tendenze e previsioni sui dati 2021: l’anno della data fluency
La rivoluzione della data science rende il possibile diffuso, abilitando organizzazioni e società data fluent, in cui tutti hanno le competenze necessarie per essere cittadini e dipendenti informati. In questo webinar, Ramnath Vaidyanathan, Vicepresidente della Ricerca Prodotto di DataCamp, Richie Cotton, Curriculum Architect, e Adel Nehme, Data Science Evangelist, illustreranno otto grandi trend in infrastruttura dati, competenze e strumenti per il prossimo anno e oltre.
Come la data science sta guidando il futuro dell’automotive
L’industria automobilistica è una delle più antiche del mondo moderno, ma è molto più che costruire auto. Ogni funzione aziendale, dalla produzione allo sviluppo di app mobili, esiste all’interno del settore automotive. In questo webinar, Michael Crabtree, Lead Data Scientist in Ford, esaminerà una vasta gamma di casi d’uso della data science che ti ispireranno a mettere in discussione le idee in un settore maturo con nuovi modi creativi per plasmare il futuro della manifattura e della mobilità.
Operationalizzare i dati nelle grandi organizzazioni
Le grandi organizzazioni sono intrinsecamente diverse dalle giovani startup o anche dalle aziende di medie dimensioni. Di solito esistono da più tempo, hanno requisiti di conformità più rigidi e culture aziendali che possono risalire a generazioni. In questo webinar, Maksim Pecherskiy, ex CDO della Città di San Diego e lead data engineer per il Development Data Partnership presso la Banca Mondiale, chiarirà le sfide uniche nell’operazionalizzare la data science nelle grandi organizzazioni, come far decollare il più rapidamente possibile la pratica di data science e quali sono le best practice che facilitano una cultura data-driven nelle grandi realtà.
Democratizzare i dati negli enti governativi
“Democratizzazione dei dati” è uno dei termini più diffusi legati allo sviluppo della maturità dei dati in un’organizzazione. Unisciti ad Alex Scriven, Senior Data Scientist del governo del Nuovo Galles del Sud a Sydney, Australia, mentre spiega cosa significa democratizzazione dei dati in un contesto governativo. Fornirà anche best practice specifiche e attuabili per far crescere la democratizzazione dei dati nel settore pubblico e illustrerà alcuni casi di studio interessanti su ciò che può accadere quando la democratizzazione inizia a prendere piede.
Conversazione informale con Quinn Lathrop: guidare la Data Science in DataCamp
La data science e il machine learning hanno cambiato radicalmente il modo in cui prendiamo decisioni, costruiamo prodotti e automatizziamo flussi di lavoro e processi. In questa conversazione informale, Quinn Lathrop, Head of Data Science and Psychometrics in DataCamp, ci accompagna attraverso i casi d’uso della data science nell’istruzione e come la data science sta alimentando la tecnologia educativa, le best practice per bilanciare obiettivi di prodotto e obiettivi di ricerca, il ruolo del team dati nella creazione di una cultura dei dati e una panoramica della data science che alimenta DataCamp.
Storytelling per una data science più incisiva
Quando i team di data science cercano di ampliare il loro impatto in tutta l’organizzazione, spesso i data scientist passano molto tempo a ottimizzare e perfezionare i modelli. Fin troppo spesso finiscono per trascurare quello che può essere il criterio di selezione più importante per scalare la data science: l’accettazione da parte dell’utente finale. In questo webinar, illustriamo come lo storytelling consenta ai team dati di portare gli stessi fatti sul tavolo, ma fornire un quadro chiaro che aiuti a mettere in risalto gli aspetti più incisivi del loro lavoro. Condividiamo suggerimenti e trucchi con esempi reali su come convincere anche gli utenti finali più scettici.
Il percorso verso la data fluency
In questo webinar, Ramnath Vaidyanathan, VP della Ricerca Prodotto di DataCamp, scompone le quattro fasi della maturità dei dati che le organizzazioni attraversano: da data reactive a data scaling, data progressive e data fluent. Inoltre, chiarisce le caratteristiche distintive di ciascuna fase della maturità in termini di Infrastruttura, Persone, Strumenti, Organizzazione e Processi. Infine, illustra i passaggi necessari per passare da una fase di maturità all’altra.
Cosa devono sapere i leader L&D sulla data fluency
Sebbene possano esserci molte cause del fallimento dei programmi di trasformazione digitale, un motivo cruciale è non riconoscere che una trasformazione dei dati sostenibile a livello organizzativo è un prerequisito per una trasformazione digitale di successo. È relativamente semplice investire in strumenti e infrastrutture che abilitino la trasformazione dei dati a livello organizzativo, ma il pilastro più difficile da affrontare è il crescente divario di competenze in analytics e data fluency. In questo webinar, affronteremo tutte le principali aree di competenza della data fluency all’interno delle organizzazioni. Scomporremo inoltre le principali personas dei dati presenti in ogni organizzazione, consentendo ai team di learning and development di scalare sistematicamente percorsi di apprendimento personalizzati per le proprie persone.
Forma la tua forza lavoro per prosperare in un’era data-driven
Il futuro del lavoro è nei dati. Poiché la quantità di dati nel mondo cresce a ritmo esponenziale, apprendere competenze di data science è sempre più importante per i professionisti di tutti i settori per prendere decisioni aziendali basate sui dati. Per rispondere a questa esigenza, i professionisti della formazione devono sviluppare rapidamente programmi di formazione in data science scalabili e di alta qualità e utilizzare i dati per misurare l’efficacia dei loro programmi. Scopri come Bloomberg ha collaborato con DataCamp per offrire un programma di apprendimento blended focalizzato sull’insegnamento delle tecnologie dei dati a centinaia di dipendenti dell’organizzazione Global Data di Bloomberg in tutto il mondo.
White paper
Tendenze e previsioni sui dati 2021: l’anno della data fluency
Quest’anno siamo sulla soglia di una grande accelerazione. Le organizzazioni di tutto il mondo vogliono aumentare la loro resilienza digitale e diventare più data-driven nel processo. La rivoluzione della data science ha sempre reso il possibile realtà. Tuttavia, la vera rivoluzione rende il possibile diffuso, abilitando organizzazioni e società data fluent, in cui tutti hanno le competenze necessarie per essere cittadini e dipendenti informati.
La nostra guida all’open source nella data science
Negli ultimi decenni, le tecnologie digitali hanno trasformato completamente il nostro modo di vivere. Dal modo in cui comunichiamo a come facciamo business, il software ha rivoluzionato la generazione di valore. Uno dei catalizzatori più significativi per l’adozione e lo sviluppo delle tecnologie digitali è il software open source, che permetterà alle organizzazioni di sfruttare al massimo i loro dati e creare soluzioni, processi e prodotti trasformativi con il machine learning e la data science. Scopri tutto quello che devi sapere sull’open source nella data science nella nostra nuova guida esclusiva.
I veri elementi differenzianti tra disruptor e incumbent non sono tecnologici, ma risiedono nella loro cultura data-driven, nelle intuizioni che traggono dai dati mentre esaminano e iterano sui propri servizi e nelle competenze di data fluency che coltivano. Per diventare data fluent, le organizzazioni stanno investendo nell’upskilling per la data fluency e i leader L&D stanno diventando parte integrante della strategia a lungo termine di molte realtà. In questo white paper, facciamo chiarezza sugli strumenti dati utilizzati dai professionisti in qualsiasi organizzazione data-driven e proponiamo una strategia di learning and development basata sulle personas con otto profili chiave da considerare.
La guida all’upskilling per i leader dei dati
Per diventare data fluent, le organizzazioni investono nell’upskilling per la data fluency e i data leader sono parte integrante della strategia a lungo termine. In questo white paper, facciamo chiarezza sugli strumenti dati utilizzati dai professionisti in qualsiasi organizzazione data-driven e proponiamo una strategia di learning and development basata sulle personas con otto profili chiave da considerare per l’upskilling nei ruoli dati.
Trasformazione digitale nella finanza: upskilling per un’era data-driven
Sebbene conformità, qualità dei dati e infrastruttura siano sfide fondamentali che ostacolano l’operazionalizzazione della data science su larga scala, nessuna sfida è più urgente del divario di competenze nella data fluency. In questo white paper, illustriamo le sfide specifiche dell’upskilling per la data fluency nella finanza, i casi d’uso di data science a maggior impatto che le organizzazioni dei servizi finanziari possono iniziare a implementare oggi e le competenze necessarie per farli decollare.
