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Per innescare la Data Transformation bisognerà cominciare dalla selezione delle Big Bet e dalla pianificazione degli Enabler. Ma cosa vuol dire? Scopriamolo insieme.

di Andrea De Mauro

L'azienda in cerca di crescita sostenibile a lungo termine ha il dovere di considerare il cambiamento verso un modello operativo centrato su digitale e data analytics.

di Andrea De Mauro

La complessità intrinseca di questo tema spesso intimidisce i non specialisti, e l’assenza di un dialogo ad ampio spettro basato sul mondo dell’intelligenza artificiale ostacola i processi decisionali aziendali. È ora di cambiare e mostrare le potenzialità per il mondo finanziario di una tecnologia in rapida diffusione.

di Susanne Chishti, Tony Craddock, Robert Courtneidge, Shân M. Millie

È facile lasciarsi sopraffare dalle enormi possibilità offerte dalle tecnologie per l’apprendimento delle macchine, se l'azienda commette gli errori che la lettura di questo articolo aiuta a evitare.

di Susanne Chishti, Ivana Bartoletti, Anne Leslie, Shân M. Millie

La disponibilità di tanti numeri può ingannarci e farci credere di aver individuato un pattern di validità generale quando, in realtà, abbiamo semplicemente trovato una connessione insignificante tra le innumerevoli disponibili.

di Andrea De Mauro

Per un "consumatore aumentato", più accorto nelle decisioni di acquisto grazie all'utilizzo delle tecnologie di rete, serve un marketing più avanti di quello tradizionale.

di Vincenzo Cosenza

L’arte di estrarre e analizzare dati da Facebook, LinkedIn, Twitter, Instagram e ogni altra rete che ci venga in mente.

di Riccardo Meggiato

Il linguaggio che usiamo noi è proprio diverso da quello che usa il computer. Ma possiamo incontrarci con la controparte cibernetica, grazie al software.

di Serena Sensini

Un settore dove l’apprendimento costante è una priorità e niente funziona meglio di una risorsa dedicata.

di Redazione Apogeonline

Data la pervasività dei dati in azienda, il processo di implementazione di una Data Transformation ci offre una grande opportunità: aggiornare e migliorare la nostra organizzazione utilizzando dati e algoritmi come forza trainante.

di Andrea De Mauro

È solo grazie al machine learning che riusciamo ad avere ragione dell'immensa mole di dati prodotta dai sistemi di oggi. E non c'è mai stato un momento più propizio per imparare a farlo con il linguaggio R.

di Brett Lantz

Nessuno aveva previsto il boom dell’apprendimento meccanizzato né la diffusione straordinaria di Python in ogni campo della programmazione. L’esigenza e lo strumento si sono incontrati così produttivamente che oggi Python è quasi un obbligo per chi lavori dove serve fare machine learning.

di Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili