Scienza dei dati e trasformazione digitale sono i principali driver del 2023, cui le aziende si affidano per prendere decisioni e guidare le loro attività. Questo ha portato ad un aumento della domanda di professionisti di Data Scientist. Mediante il Data Collection & Analytics, applicano algoritmi di Machine Learning e Predective Models per generare insights supportando i processi decisionali di business. Eseguono analisi interattive real-time mediante lo Stream Analytics e nei diversi ambiti esplorano la Data Collection, Data Analysis, Algorithms and Methods, Predective Models.
Il Cloud ha reso più facile, per le aziende, la scalabilità e l’accesso ai dati da qualsiasi luogo, portando ad una maggiore richiesta di Data Scientist con esperienza nel lavoro con tecnologie basate sul Cloud Computing. Si prevede che questa tendenza continuerà anche nel prossimo periodo, poiché un numero sempre maggiore di imprese cerca di sfruttare l’efficienza dei costi e la scalabilità del sistema per gestire e analizzare i propri Big Data.
Python ed R sono tra i principali linguaggi di programmazione per la scienza dei dati e la loro popolarità è in continua crescita. Con le librerie e framework di riferimento è possibile svolgere analisi complesse nell’ambito del Data Analytics. Le imprese sono alla ricerca di esperti in questi codici, in grado di creare applicazioni che possano estrarre grandi quantità di informazioni.
L’adozione dell’Intelligenza Artificiale (IA) è sempre più diffusa e le aziende stanno cercando di trovare modi per scalare le loro soluzioni di IA per soddisfare le esigenze delle loro attività in continua crescita. I Data Scientist contribuiscono attivamente al suo sviluppo mediante la creazione di algoritmi e metodi complessi come Deep/Machine Learning e Image Recognition.
L’applicazione della Blockchain, ovvero “catena di blocchi”, è sempre più diffusa perché gestisce in modo sicuro una serie di dati attraverso transazioni aperte e distribuite. I Data Scientist possono aiutare le organizzazioni a costruire sistemi d’analisi decentralizzati.
Le aziende sfruttano le tecnologie dei Big Data per elaborare e dare un senso ai dati generati dall’Internet delle Cose (IoT). I professionisti esperti aiutano le aziende ad estrarre ed analizzare efficacemente grandi quantità di dati generati dai dispositivi o sensori.
Il Data Cleaning è una fase essenziale del processo di Data Analysis, che richiede dispendio di tempo per la ricerca e rimozione di record errati e imprecisi da un recordset. L’automazione rende la cancellazione delle informazioni più efficiente, riducendo la necessità di interventi manuali e consente ai Data Scientist di concentrarsi sul valore di essi.
Le aziende sono in costante ricerca di queste figure professionali esperte nel raccogliere, analizzare e gestire dati massivi a supporto di processi decisionali e del loro efficientamento individuando nuove opportunità di business mediante lo sviluppo di funzionalità predittive.
Grazie alla rapida evoluzione del settore della scienza dei dati e dell’impatto di queste tendenze sulle aziende, nel 2023 crescerà la domanda di consulenti IT specializzati in Data Analysis. La presenza a bordo del consulente giusto può aiutare le imprese a navigare e sfruttare queste propensioni per rimanere in testa alla concorrenza.
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