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Infografica "Data Science learning-plan 2017": percorso di studio "beginner"

By  Fabio | Mercoledì, 19/04/2017 9:42

Ecco una interessante infografica che in 2 minuti dà   una panoramica dei passi da compiere per entrare nel mondo dataScience. Secondo la grafica in 12 mesi si parte dal "sondare il terreno" fino a proporsi per un lavoro.

Si passa attraverso i passi di: apprendere le basi della matematica, "imparare R o python", leggersi e studiare qualche algoritmo di machine Learning e un po' di statistica (vengono consigliati anche dei testi). Si passa poi agli aspetti necessari "per farsi conoscere/notare", pare molto importante anche avere un profilo gitHub che proponga vostri lavori.

In allegato al post l'infografica, buona lettura.

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Introduzione alle librerie D3.js, uno degli strumenti migliori per fare dataviz online

By  Fabio | Lunedì, 17/04/2017 12:58

Chi lavora con i dati deve riuscire a trovare il dataset giusto, deve avere buone competenze nel "ripulire" il dataset, deve saper fare le adeguate analisi statistiche, matematiche, etc. ma poi deve avere una brillante capacità   di comunicazione delle analisi/risultati, deve essere in grado di estrarre le informazioni nascoste nei dati e ancora più importante deve poter comunicare agli imprenditori/dirigenti cosa i dati ci possono dire.

Spesso l'obiettivo della datascience è quello di facilitare il processo decisionale: se non si usano tecniche di visualizzazione dei dati adeguate (dataviz) la trasmissione delle informazioni è molto spesso inefficace.

Oltre agli strumenti tradizionali offerti dai vari fogli di calcolo (Calc, Excel, etc.) ci sono delle librerie Javascript che usando le funzionalità   dell'HTML5 e del formato SVG (Scalable Vector Graphic) consentono di realizzare efficaci e spettacolari strumenti per la visualizzazione dei dati: sono le librerie D3.js.

Esempi di cosa si può fare con le D3.js li trovate qui: christopheviau.com/d3list/gallery.html

In questo post desidero condividere con voi un bellissimo video che introduce le potenzialità   offerte dall'HTML5, dal formato SVG e, soprattutto, delle librerieD3js --> www.youtube.com/watch?v=8jvoTV54nXw

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Gli 8 passi per diventare "data scientist"

By  Fabio | Sabato, 15/04/2017 18:26

Provo ad allegare questa bella infografica che mostra gli 8 passi per diventare un dataScientist spero la di,e Simone dell'immagine sia sufficiente per leggere senza problemi. Link origine: elearninginfographics.stfi.re/learn-data..

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Tra le altre cose, in Italia non va bene l'economia. Ecco una panoramica

By  Tablet4n | Venerdì, 14/04/2017 22:53

Ho trovato questo "riassunto" della pessima situazione economica e politica del nostro belpaese: www.astrid-online.it/static/upload/cer_/.. non ho ancora terminato la lettura ma mi sembra interessante. Si intitola: Europe’s make-or-break country - What is wrong with Italy’s economy? By Ferdinando Giugliano and Christian Odendahl.

Come ben sottolineano gli autori le colpe sono "in casa", servono riforme tra cui quella della Giustizia e del lavoro, meno spesa pubblica di mero sostegno improduttivo e più spesa pubblica in investimenti. Riforma dell'istruzione. Riduzione del grande peso della burocrazia.

Tutte cose che a mio avviso può fare solo un governo eletto e molto forte... cosa che non vediamo da anni se non decenni.

Buona lettura

Edit Fabio: ho aggiunto dei tag italia economia e una immagine

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I (?)peggiori(?) errori che fanno i "data scientists" (sulla comunicazione tra data scientist e dirigenti d'azienda)

By  Fabio | Mercoledì, 12/04/2017 11:47

Condivido con voi questo post su datasciencecentral dal titolo "Top Mistakes data scientists make": www.datasciencecentral.com/profiles/blog..

- poca comunicazione tra le persone che operano sui dati (i dataScientist) e quelle che operano sui processi di business; non serve una continua interazione tra le due parti ma è necessario che il data scientist capisca cosa serve al business e viceversa che il business capisca cosa il data scientist può fare;

- non proporre subito la soluzione più semplice: a volte per ottenere informazioni utili alle aziende bastano 30 righe di codice ma il data scientist perde "la bussola" e crea soluzioni pachidermiche,... impiega mesi per realizzare "features" inutili scoprendo solo alla fine che le funzionalità   usate sono quelle più semplici; ancora: comunicare bene con i responsabili aziendali è la soluzione;

- le soluzioni più complesse non sono a priori le più apprezzate dai dirigenti: lo scienziato dei dati preferisce realizzare funzionalità   complicate che richiedono molto tempo e che fornisco molte funzioni, analisi e quant'altro; ai dirigenti delle aziende a volte bastano poche analisi specifiche magari realizzabili con meno sforzo e in minor tempo; anche in questo caso la comunicazione scienziatoDati - dirigenti evita di lavorare in modo non efficace.

Personalmente non so se gli errori elencati possono ritenersi "top" ma condivido con l'autore che la comunicazione e le abilità   di comprensione dei problemi/necessità   aziendali siano sempre più importanti per una persona che lavora con i dati**. Si possono fare le analisi più approfondite e "ninja" su database il più grandi e accurati possibile, ma se poi non riesco a sintetizzare il "succo del discorso" agli imprenditori ed ai dirigenti o se le informazioni trovate non interessano viene a mancare il "traguardo"... è come aver corso una maratona per 40 km in testa e poi non tagliare il traguardo.

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Introduzione semplice al Machine Learning (A Friendly Introduction to Machine Learning)

By  F. Libero | Lunedì, 10/04/2017 20:14

Segnalo questo bellissimo video che introduce il concetto ed alcuni algoritmi utilizzati nell'ambito del machineLearning. Gli esseri umani imparano perché dalle esperienze di vita riescono a distillare concetti, consigli e dinamiche che permettono loro di vivere meglio. Per i computer le "esperienze di vita" sono i dati e ciò che permette loro di distillare buone informazioni sono gli algoritmi.

L'autore del video (Luis Serrano) mostra con estrema semplicità   ed efficacia alcuni degli algoritmi base per del machine Learning (regressioni e clustering). Il video si può vedere da questo link: www.youtube.com/watch?v=IpGxLWOIZy4

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Recuperare il testo di un link (anchor text) in HTML con PHP

By  Fabio | Giovedì, 06/04/2017 21:10

Inauguro questo filone di post della categoria "fare" => trucchi per realizzare qualcosa di concreto (sempre in ambito web sia chiaro).

Come recuperare il testo di un classico link html usando php? Supponiamo che la stringa di cui vogliamo recuperare il testoUrl (testo del link) sia:

$sitoWeb = "<a attributi="proprietà  " href="www.abcd.it">testo del link</a>";

Per farlo possiamo:

$dom = new DOMDocument;

$dom->loadHTML($sitoWeb);

foreach( $dom->getElementsByTagName('a') as $node ) {

$linkMini = $node->nodeValue;

echo $linkMini;

}

Questo piccolo algoritmo l'ho usato per "mettere in ordine" i campi web dello strumento open-dormire Lombardia: www.fabiodisconzi.com/open-dormire/lomba..

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e-Government factsheets per l'Italia, aggiornamento 2017 - A che punto è la digitalizzazione della PA in Italia?

By  Fabio | Martedì, 04/04/2017 14:15

E' pronto il pdf riassuntivo che mostra la situazione dell'eGovernment per l'Italia. Si può scaricare da qui: joinup.ec.europa.eu/sites/default/files/.. (aggiornamento del 2017)

Molto interessante. Dapprima fornisce una panoramica dei passi fatti verso la digitalizzazione dei processi della pubblicaAmministrazione PA e poi elenca i principali portali/risultati esistenti.

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Primo "Open Innovation Summit" OIS all'Open Incet Turin ==> 5-7 aprile 2017

By  Fabio | Martedì, 04/04/2017 14:00

Presso l’incubatore Open Incet di Torino quest’anno si terrà   l’Open Innovation Summit 2017 dal 5 al 7 aprile. Una tre giorni di incontri, dibattiti e condivisione di pratiche di successo e idee che vedrà   leader di governi, città  , imprese e organizzazioni della società   civile coinvolte nello scambio e nell’apprendimento reciproco. Il tema centrale è l'innovazione nelle città  . Si parla e si condividono idee per la smartCity

I partecipanti sono amministratori locali, imprese, investitori, sviluppatori, stampa e chiunque altro interessato a conoscere un ampio raggio di tecnologie e soluzioni per la Smart City (Il primo Open Innovation Summit a Torino (vi prenderanno parte oltre 200 personalità   provenienti da 12 paesi e dieci città  , tra le più innovative al mondo)

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Convegno INDUSTRIA 4.0: innovazione e sviluppo – aspetti aziendali, fiscali ed imprenditoriali (Padova e Rovigo)

By  Fàbio 2 | Mercoledì, 15/03/2017 13:57

Segnalo questi 2 pomeriggi informativi che si terranno a Padova e a Rovigo tra la fine di marzo e l'inizio di aprile. Si parlerà   di industria4.0 ma con un focus sugli aspetti aziendali, fiscali e imprenditoriali.

Riporto il testo dell'annuncio:

Nell’ambito del Piano nazionale Industria 4.0. del Ministero dello Sviluppo Economico, volto a sostenere ed incentivare gli investimenti delle imprese nella tecnologizzazione e digitalizzazione dei processi produttivi, la Camera di Commercio Venezia Rovigo Delta Lagunare, con il patrocinio del Dipartimento di Management Università   di Ca’ Foscari, due convegni informativi con l’obiettivo di far conoscere agli imprenditori le novità   fiscali introdotte dalla Legge di Bilancio 2017 legate alla realizzazione del Piano nazionale Industria 4.0.

Gli incontri si terranno il 31 marzo dalle 14,30 alle 18 presso l'Auditorium del Campus Scientifico Università   Cà   Foscari di via Torino e il 7 aprile dalle 14,30 alle 18 presso il Salone del grano della sede di Rovigo della Camera di Commercio, tratteranno i temi:

Super ed Iper ammortamento

Credito d’imposta ricerca e sviluppo

Attenuazione del carico fiscale delle imprese

Premi di produttività  

Le start-up innovative e le pmi innovative

ACE – Aiuto alla Crescita Economica

Per partecipare algi incontri gratuiti, è possibile iscriversi on line alla sezione "corsi ed eventi" (www.dl.camcom.gov.it/ ).

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Numero di pagine: 16