Blog | AI and Data Science Articles

Scopri il ruolo della data literacy nel XXI secolo.

Il settore assicurativo è ricco di dati e di potenziali casi d’uso. In un recente webinar, Sudaman T M, Regional Chief Data & Analytics Officer di Allianz Benelux, ha illustrato come, per scalare il valore dei dati, le compagnie assicurative dovrebbero passare dai “garage di analytics” alle “fabbriche di analytics”.

Scopri cosa è cambiato di recente nella data science e cosa ci riserva il futuro. Vedi come questi cambiamenti potrebbero influenzare la tua azienda.

Esplora il potenziale impatto dell’AI generativa, come ChatGPT, sul mercato del lavoro. Scopri le implicazioni per le professioni impiegatizie e come prepararti a un futuro guidato dall’AI.

Il machine learning è ormai fondamentale per mantenere la competitività. Scopri come settori come tech, sanità e finanza utilizzano gli algoritmi di ML per migliorare le operazioni.

Scopri perché il machine learning è fondamentale per fare business in modo più efficace e come i nostri nuovi percorsi di carriera per machine learning scientist possono aiutarti ad affrontare i problemi della tua azienda.

Il set di competenze medio di un ingegnere petrolifero sta diventando rapidamente obsoleto. Ecco come la data science, unita alla conoscenza del dominio, può mantenerle pertinenti.

MLOps non è solo per gli esperti di dati, ma per tutti: dai team dati alle PMI fino all’IT. Ecco una panoramica sul perché MLOps è importante, quali problemi mira a risolvere e come, in questo post privo di gergo.

Questo articolo esplora il passato, il presente e il futuro dei notebook per data science, dallo sviluppo originale alle nuove entusiasmanti innovazioni.

La guida definitiva per aiutarti a diventare un data engineer.

Poiché l’intelligenza artificiale, il machine learning e la data science stanno cambiando alla base il mondo, dobbiamo analizzare come stiano influenzando la finanza e il trading algoritmico, soprattutto in un periodo in cui i mercati sono così vulnerabili e volatili.

Fattori chiave per scegliere la strategia di deployment ottimale per gli LLM.