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I 10 principi per ottonere successo dalla rivoluzione digitale (in corso)

By  Maurone | Mercoledì, 23/08/2017 8:05

Il "digital" ha cambiato il modo di lavorare di molte aziende che si ritrovano vincenti. Chi non lo ha fatto inizia a incontrare le prime difficoltà  . Le aziende devono modificare il loro approccio al business (non tutte ovviamente...) in modo da sfruttare l'onda "digital", in modo da "surfarla" e non esserne investite ed annegare.

Il businessModel va ripensato completamente e deve necessariamente essere fondato sulle piattaforme digitali. In questo articolo si introducono molti ottimi spunti: www.strategy-business.com/article/10-Pri..

La figura nella sua semplicità   dice molto. Vale la pena perderci (o meglio investirci) qualche minuto, La rivoluzione digitale o ti aiuta o ti farà   fallire. Continuare con l'approccio "classico" non ti farà   rimanere a galla.

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By F. Libero | Mercoledì, 2017-08-23 09:00:06

 2, 6, 9 sono i punti più "facili" da intraprendere. E probabilmente i più efficienti.

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By Maurone | Mercoledì, 2017-08-23 09:52:14

 Lo dicono in molti ma pochi lo implementano: tutte (quasi tutte) le aziende devono diventare una specie di "azienda di informatica che però fa il business che le compete".

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Come fare soldi con gli opendata

By  Fàbio 2 | Domenica, 20/08/2017 22:20

Avrei dovuto far terminare il titolo del post con il punto di domanda visto che non ne ho idea. E quindi mi chiedo e vi chiedo "Come fare soldi con gli opendata?"

Ho trovato questa interessante immagine (allegata a questo intervento) postata da @worldtrendsinfo (Tim Muro) su twitter (link: twitter.com/worldtrendsinfo/status/89937..) che mostra alcune possibilità  :

- licensing

- pubblicità  , adverstising

- iscrizioni a pagamento

- lead generation: azioni e attività   per entrare in contatto con potenziali e realmente interessati potenziali clienti

- tariffe per servizi di analisi, supporto a ricerche di mercato, fornitura di particolari set di dati e informazioni

- consulenza

In molti casi è essenziale avere a disposizione dataset proprietari il cui valore aumenta quando vengono collegati e integrati a dataset pubblici e aperti.

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Visualizzare i dati in python, una infografica come memo

By  Fàbio 2 | Domenica, 20/08/2017 16:02

Raccogliere i dati è importante. Pulirli, prepararli e analizzarli è molto importante. Ma spesso poichè il frutto di queste operazioni è la discussione, il dialogo e la comunicazione dei risultati con persone che difficilmente masticano dati da mattina a sera, la loro visualizzazione e comunicazione è fondamentale. Purtroppo questo aspetto è l'anello debole della catena. Ottimi dataScientist eseguono magnifiche elaborazioni, scoprono pattern, algoritmi, etc. eccezionali ma li comunicano male con il risultato che chi ha commissionato il lavoro finisce per non apprezzare lo sforzo fatto.

Ecco una infografica ed un link con una memo di alcuni comandi e script che si possono usare velocemente in python per rendere i dati più intuitivi: www.analyticsvidhya.com/blog/2015/06/dat..

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6 libri per migliorare il vostro codice (per programmatori già esperti)

By  Fàbio 2 | Domenica, 20/08/2017 13:55

Imparare a programmare non è difficile. Con un po' di stackoverflow e di tutorial si riesce a creare qualche script piuttosto in fretta. Quello che è molto difficile invece è "imparare a scrivere dell'ottimo codice" che sia efficiente, scalabile e per il quale la manutenzione sia facile.

Segnalo questo sito e relativa infografica Best Programming Books for Developers) in cui sono elencati alcuni libri utili a chi desidera migliorare le proprie capacità   di programmazione: javarevisited.blogspot.it/2014/09/top-6-..

Si tratta di: Refactoring, Improving design of existing code - Clean Code - Code Complete - The Art of Unit Testing - Leading Lean Software Developer - Design Patterns, Elements of Reusable Object-Oriented Software, nella grafica ci sono anche un libro dedicato al SEO (per chi programma siti internet che devono posizionarsi sui motori di ricerca), Flex & Bison, un libro dedicato al Responsive Design, e uno dedicato a Javascript e JQuery.

Non ne ho letto ancora alcuno ma dai temi e dalla descrizione dei volumi, da programmatore principiante, mi sembra siano adatti a un pubblico che mastica e molto bene l'arte dello scrivere codice, ovvero a professionisti del settore.

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Quale algoritmo scegliere? "Infografica Machine Learning"

By  Fabio | Sabato, 19/08/2017 20:33

Riporto questa interessante infografica riguardante gli algoritmi più famosi e usati nelle tecniche di machineLearning. Immagine ripresa da questo sito: blogs.sas.com/content/subconsciousmusing..

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I computer sanno capire una fotografia

By  Fabio | Sabato, 19/08/2017 13:57

Sempre più siti e servizi offrono degli strumenti in grado di fare una cosa a mio parere incredibile: sanno interpretare le foto. Non è una novità  , sono mesi se non anni che qualcuno ci prova ma i risultati non erano sbalorditivi.

Ora che ci si è messo google tutto cambia, guardate questo sito: cloud.google.com/vision/ inserite una foto anche molto complicata ed aspettate che gli algoritmi di machineLearning lavorino per voi. Do qualche istante google vi elencherà   cosa si troverà   nella foto con una precisione che è tra lo sbalorditivo e il preoccupante.

Il servizio è talmente potente che Google già   fornisce delle API che chiunque sia alla ricerca di un tool di riconoscimento e interpretazione delle foto può usare (a prezzi sicuramente non bassi!). Utile per fermare foto non adatte, per catalogarle in automatico, per trovare similitudini, usi non permessi di logo, personaggi famosi, etc. Oltre all'uso di questo servizio a pagamento ricordo che google mette a disposizione gratuitamente tensorFlow una potente libreeria opensource per la machineIntelligence

In allegato un mio test, una foto molto complicata (secondo me), di uno sciatore immerso nella neve con sfondo le dolomiti. Riconosce perfettamente tutto.

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Impatto degli opendata sulla società: chi, dove, come in una mappa

By  F. Libero | Sabato, 19/08/2017 13:17

Che impatto hanno gli opendata? Questo sito vi permette di controllare e osservare tramite una comoda mappa (disponibili anche i dati in formato tabellare) dove ci sono le azioni "opendatare" che hanno avuto un impatto sulla società   e chi la ha guidate, ecco il link www.opendataimpactmap.org/

Situazione italiana non eccellente ma nemmeno pessima. Di certo non possiamo paragonare le capitali: tra Roma e Londra ci sono "ordini di grandezza" di differenza!

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Distribuzione dei veicoli (automobili) in Italia nel 2016, aggiornato open-veicoli

By  Fabio | Sabato, 19/08/2017 13:26

Ho aggiornato l'osservatorio dedicato al parco circolante veicoli in Italia con i dati del 2016: www.fabiodisconzi.com/open-veicoli/index..

Ci sono poche novità   rispetto agli anni 2014 e 2015. Il marchio FIAT risulta sempre quello con più automobili, la Lombardia rimane la regione con il maggior numero in assoluto di veicoli (poco meno di 6 milioni) mentre se guardiamo il numero di auto per ogni 1000 abitanti è la ValledAosta ad essere prima in classifica con più di un veicolo per ogni abitante, ovvero 1169 auto ogni 1000 abitanti seguita dal TrentinoAltoAdige con 904 veicoli/1000 abitanti (erano "solo" 774 nel 2014).

Interessante la treemap della distribuzione dei veicoli in Italia per regione, vedi immagine in allegato. Tutti i dati e le analisi interattive sono disponibili nell'osservatorio OPEN-VEICOLI.

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Automazione, machine learning e robot non ci rubano il lavoro, ci spingono a inventarne di nuovi

By  Fabio | Sabato, 19/08/2017 13:27

Finalmente un ottimista! automazione spinta, robot e machineLearning non "ruberanno" lavoro ma liberando tempo e risorse all'umanità   ci spingeranno a crearne di nuovi! Questo è il succo del bellissimo intervento di David Autor al TEDx di Cambridge: www.ted.com/talks/david_autor_why_are_th..

Di certo non abbiamo ancora capito quali saranno questi nuovi lavori (maestri di yoga o cacciatori di professionisti di pokemon...?) ma come già   successo nel processo simile del passaggio da società   agricola a società   industriale, secondo lo speaker, ci saranno dei benefici. L'attuale scomparsa di molti scalini della "scala sociale" (se non si fa nulla ci saranno professionisti con bei lavori stra-pagati e lavori poco interessanti pagati male senza classe intermedia) non è sostenibile e qualcosa va fatto.

Buona visione!

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8 passi per diventare un dataScientist (infografica)

By  Fabio | Sabato, 19/08/2017 13:00

L'infografica mostra in 8 passi come diventare un dataScientist (percorso semplificato ma concreto). Secondo me dopo i passi 1, 2 3 il percorso è in discesa. Dopo aver acquisito le basi scientifiche di matematica, statistica e machine learning (rudimenti di informatica), dopo aver imparato a programmare ed aver capito le basi dei database serve solo fortuna e buona volontà  .

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Numero di pagine: 16