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I progressi tecnologici continuano a plasmare il modo in cui le persone lavorano e i tipi di ruoli che le organizzazioni assumono. Coloro che hanno competenze nella programmazione python, sicurezza informatica, e Blockchain, continueranno ad essere molto richiesti quest'anno, insieme con le competenze quasi onnipotenti nella gestione e analisi dei big data che stanno cambiando ruoli sia all'interno che all'esterno del settore tecnologico.
L'apprendimento automatico è un metodo di analisi dei dati che automatizza la creazione di modelli analitici. È un ramo dell'intelligenza artificiale basato sull'idea che i sistemi possono imparare dai dati, identificare modelli e prendere decisioni con un intervento umano minimo. I principali linguaggi di programmazione per l'apprendimento automatico sono Python, C, Java, R e JavaScript, ma anche Julia, Scala, MATLAB e SAS rientrano in questa specializzazione. Le lingue utilizzate sono dettate dall'ambiente e dal settore in cui sono applicate. I professionisti dei dati nei servizi finanziari possono utilizzare una combinazione di Python, SAS e Matlab, per incorporare tutti gli aspetti della modellazione dei dati, dello sviluppo di algoritmi, dell'analisi dei rischi/statistiche, dell'analisi web e dell'estrazione dei dati.
Big Data è un termine che descrive l'elevato volume di dati (sia strutturato da sistemi CRM/dati interni o fornitori di informazioni esterni) che non strutturato (basato su Internet/web) che inonda un'attività quotidiana. I Big Data possono essere analizzati per ottenere informazioni approfondite che portino a migliori decisioni aziendali (ad esempio il miglioramento del prodotto) e alla strategia commerciale. Definite dalle 3 sfide chiave "V" (volume, velocità e varietà) ruotano intorno all'acquisizione dei dati, all'archiviazione, all'analisi, al trasferimento, all'esecuzione di query e alla privacy. Tecnologie/strumenti chiave sono: Amazon EMR, Apache (Hive, Pig, Spark), MapR, Hadoop, MongoDB e NoSQL.
Python è uno strumento sempre più popolare per l'analisi dei dati. Python è stato esplicitamente progettato in modo che il codice scritto in Python sarebbe facile da leggere, e per ridurre al minimo la quantità di tempo necessario per scrivere codice. Molti siti web altamente trafficati, come YouTube, Spotify e Dropbox, vengono creati utilizzando Python in quanto consente di creare, aggiornare, archiviare e recuperare dati in una varietà di librerie e sistemi operativi. Python è ampiamente usato per la scienza dei dati, l'analisi statistica, la modellazione e l'apprendimento automatico, usando estensioni come SciKit, SciPy, Pandas e Numpy.
Spesso considerata il "Santo Graal" all'interno della comunità tecnologica, l'intelligenza artificiale (AI) è un'area dell'informatica che enfatizza la creazione di macchine e sistemi intelligenti che funzionano e reagiscono come esseri umani. Alcune delle attività per cui i computer con intelligenza artificiale sono progettati includono: analisi predittiva, riconoscimento vocale, apprendimento, pianificazione e risoluzione dei problemi. Ingegneria della conoscenza e apprendimento automatico sono al centro dell'ingegneria e sono molto complessi. Situazioni reali quando ti imbatti nei progressi in questo campo includono Siri, Alexa, Pandora, Netflix, Chatbot e Smart Cars. I linguaggi di sviluppo sono quelli con mirroring nell'apprendimento automatico.
La "sicurezza informatica" è la pratica di difendere i server dei computer, i dispositivi mobili, i sistemi elettronici, le reti e i dati da attacchi dannosi. Il termine si applica in una varietà di contesti, ma è più allineato agli elementi operativi tecnici fondamentali della sicurezza delle informazioni (con InfoSec che è il termine ombrello). Nuove minacce alla sicurezza emergono ogni singolo giorno, quindi è importante che i professionisti in questo spazio siano adattabili e curiosi, e in grado di pensare in piedi quando si tratta di ideare contro-strategie.
Gli strumenti di visualizzazione dei dati vanno oltre i grafici standard utilizzati in Excel, visualizzando i dati in modi sofisticati come infografiche, quadranti/gauge, grafici sparkline, mappe termiche, etc. Gli strumenti di visualizzazione come Tableau, QlikView, PowerBI e Microstrategy aiutano le aziende a prendere decisioni strategiche e commerciali migliori, raccogliendo dati dai sistemi finanziari, di vendita, di marketing e operativi. La creazione di dashboard all'interno di questi strumenti consente agli utenti finali di modificarli o esaminare i dati per eseguire query e analisi avanzate. La qualità dell'output dipende dalla qualità dell'input di dati dai database/data warehouse e viene normalmente estratta tramite codifica in Microsoft SQL o Oracle SQL (PL/SQL).
La data governance è un concetto di gestione dei dati che consente a un'organizzazione di garantire stime di un'elevata qualità dei dati durante l'intero ciclo di vita dei dati. Le principali aree di interesse della governance dei dati includono disponibilità, usabilità, coerenza, integrità dei dati e sicurezza dei dati. Ciò include la definizione di processi per garantire una gestione efficace dei dati in tutta l'azienda, come la responsabilità per gli effetti negativi della scarsa qualità dei dati e la garanzia che i dati di cui dispone un'azienda, possano essere utilizzati dall'intera organizzazione in modo efficace.
Blockchain è un elenco crescente di record (chiamati blocchi) che sono collegati utilizzando la crittografia. Ogni blocco contiene un hash crittografico del blocco precedente, un timestamp e i dati delle transazioni. Una Blockchain è resistente alla modifica ed è "un libro mastro aperto e distribuito in grado di registrare le transazioni tra due parti in modo verificabile e verificabile e permanente". Per l'utilizzo come libro mastro distribuito, una blockchain viene in genere gestita da una rete peer-to-peer che convalida nuovi blocchi e non può essere modificata retroattivamente senza alterare tutti i blocchi successivi. Originariamente inventato nel 2008 per servire come il libro mastro delle transazioni pubbliche del bitcoin criptovaluta, l'invenzione della blockchain per bitcoin ha reso la prima valuta digitale per risolvere il problema della "doppia spesa" senza la necessità di un'autorità di fiducia o di un server centrale.
La sicurezza delle informazioni è un termine che descrive il processo di "salvaguardia" della proprietà intellettuale e dei "dati" di un'impresa (altrimenti noti come "sicurezza dei dati"). Le organizzazioni detengono ora grandi volumi di dati (sia in forma strutturata che non strutturata). Un'azienda deve avere una strategia di gestione del rischio chiaramente definita, su come proteggere i propri dati. Inoltre, un'azienda deve disporre dei processi, degli strumenti e delle politiche corretti, necessari per prevenire, rilevare, documentare e contrastare le minacce alle informazioni digitali e non digitali. Mentre aumenta la minaccia di violazioni e perdite di dati, aumenta anche l'esame che viene posto sulle imprese, il livello di conformità e la resilienza IT che sono tenuti a soddisfare.
Una delle competenze chiave che molte aziende dovrebbero cercare è la commercialità all'interno del loro settore e del mercato attuale, al fine di massimizzare il profitto. Un professionista dovrebbe essere consapevole e coinvolto in tutte le sfide e le opportunità imminenti che l'azienda sta affrontando, ora o in futuro, e sfruttarle al meglio. La capacità di costruire e supervisionare un accordo, che aumenterà il profitto, o la capacità di considerare il quadro più ampio per migliorare i processi e fornire migliori entrate, è una competenza auspicabile in tutti i settori.
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