Zero
Non è un segreto che i dati, gli scienziati continuano ad essere tra i professionisti più ricercati in tutto questo. Come le organizzazioni continuano a cercare modi per guadagnare valore e approfondimenti dal loro dati, queste sono le persone che spesso rivolgersi per dare un senso a tutte le informazioni che riversano i loro sistemi da un numero crescente di fonti.
Inoltre: L’intelligenza artificiale, machine learning e data science enigma
La buona notizia per le aziende alla disperata ricerca di questi necessari una serie di competenze è che i dati che la scienza sta diventando “democratizzato”, che è possibile colmare la carenza di talenti.
Cinque fattori sono democratizzazione dei dati, la scienza e la messa in pratica di questa capacità critica nelle mani di più professionisti, potenzialmente alleviare la gravissima carenza di talento, secondo un rapporto pubblicato oggi dalla società di consulenza Deloitte.
Automatizzato di machine learning. Alcune stime indicano che i dati scienziati spendere circa l ‘ 80 per cento del tempo ripetitivo e noioso attività: preparazione dei dati, funzionalità di ingegneria e di selezione, e l’algoritmo di selezione e di valutazione-che possono essere interamente o parzialmente automatizzato.
Entrambi i fornitori stabiliti e le startup hanno introdotto strumenti e tecniche progettato per automatizzare le attività. Automatizzare il lavoro di scienziati dati li possono rendere più produttivo ed efficace, la ditta ha detto, e le aziende possono fare un uso aggressivo della scienza di dati di automazione per potenziare e sfruttare richieste talento.
Lo sviluppo di applicazioni senza codifica. Basso-codice e senza codice di piattaforme di sviluppo software offrono un’interfaccia grafica, il drag-and-drop moduli, e altre caratteristiche che possono aiutare e non tecnici redattori di accelerare lo sviluppo e la consegna di intelligenza artificiale (AI) delle applicazioni.
L’azienda fornisce l’esempio di venditori utilizzando un no-piattaforma di codice per creare una macchina di apprendimento-based strumento per fornire raccomandazioni di prodotto in base ai clienti opportunità di cross-selling. Tali piattaforme potenzialmente in grado di rendere lo sviluppo di software a 10 volte più veloce rispetto ai metodi tradizionali, secondo il rapporto.
Pre-formati AI modelli. Come Deloitte punti, lo sviluppo e la formazione della macchina moduli di apprendimento è una delle attività principali di scienziati dati. Alcuni fornitori di software hanno lanciato pre-formati AI modelli “in modo efficace macchina per l’imballaggio di apprendimento di competenze e di trasformarlo in prodotti”, dice il rapporto. Questi prodotti possono ridurre il tempo e lo sforzo necessario per la formazione, o anche avviare la produzione di specifici approfondimenti.
Self-service per l’analisi dei dati. Business e altri utenti non tecnici hanno gli strumenti disponibili che possono fornire informazioni basate sui dati, senza l’intervento di analytics specialisti quali i dati scienziati. Self-service di strumenti di analisi offerti da molti di business intelligence (BI) e analytics, i fornitori includono funzionalità per aumentare analisi dei dati e la scoperta.
Alcuni di essi consentono di automatizzare il processo di sviluppo e distribuzione di apprendimento automatico di modelli e funzioni come il linguaggio naturale e query di ricerca, visual per l’individuazione dei dati e generazione di linguaggio naturale può aiutare gli utenti a trovare automaticamente, visualizzare e narrare dati emersi, come le eccezioni, i cluster, i collegamenti e le previsioni. Questo consente agli utenti aziendali di eseguire complesse analisi dei dati e di ottenere un rapido accesso ai personalizzato intuizioni, senza basarsi su dati scientifici.
Deve leggere
In futuro, anche il vostro DNA sarà sacro (CNET) 10 top scienza di dati e analytics programmi di formazione (TechRepublic)
Di apprendimento accelerato. C’è stata una proliferazione di dati science e AI relativi corsi di formazione e boot camp, il rapporto ha detto. Questi programmi sono rivolti a professionisti che possiedono la matematica di base e codifica sfondi e può conferire dati di base scienze competenze in un periodo che va da un paio di giorni per un paio di mesi. Tali corsi sono progettati per consentire ai professionisti di portare dati di base scienze competenze per progetti in fretta.
Precedente e relativa copertura:
Che cosa è l’IA? Tutto quello che devi sapere
Un esecutivo a guida di intelligenza artificiale, machine learning e generale AI alle reti neurali.
Cos’è il deep learning? Tutto quello che devi sapere
Il lowdown su deep learning: da come si relaziona con il più ampio campo di machine learning a come iniziare con esso.
Che cosa è macchina di apprendimento? Tutto quello che devi sapere
Questa guida spiega in cosa consiste la macchina di apprendimento, di come esso è legato all’intelligenza artificiale, come funziona e perché è importante.
Che cos’è il cloud computing? Tutto quello che devi sapere su
Un’introduzione al cloud computing destra, dalle nozioni di base fino a IaaS e PaaS, ibrido, public e private cloud.
Storie correlate:
Non c’è un ruolo per IA o i dati della scienza: questo è un lavoro di squadra di Avvio del Parentado porta scheggia di speranza per l’intelligenza artificiale robotica AI: La vista dal Capo Scienza di Dati OfficeThe miglior linguaggio di programmazione per i dati scienceThe data science di vita: Intuit Ashok Srivastava su AI non i posti di lavoro AI è distruggere che mi da fastidio, è quelli che sono in crescita
Argomenti Correlati:
Big Data Analytics
CXO
La Trasformazione Digitale
Settore Tech
Smart Cities
Cloud
0