#PartyCloud IBM Cloud per I Dati: l'unica piattaforma integrata per la gestione end to end dei dati e degli analytics

#PartyCloud
IBM Cloud per I Dati:
l’unica piattaforma integrata per la gestione end to end dei dati e degli analytics

Valorizzare i dati aziendali per raggiungere gli obiettivi di business
Walter Aglietti - Direttore dei Laboratori SW
Mauro Bellini - Direttore delle testate Digital360 Internet4Things, Bigdata4Innovation e Blockchain4Innovation

Data Science Automation: serve ancora avere un cervello
Walter Aglietti - Direttore dei Laboratori SW
Marco De Ieso-Managing Consultant, Data Scientist

Tutto è
iniziato
da qui

Source: Pursuit of relevance: Top Trends in the Hype Cycle for Emerging Technologies, 2017Gartner   5

Source: Pursuit of relevance: Top Trends in the Hype Cycle for Emerging Technologies, 2017Gartner   6

Dati   +   Metodologia

                         7

Big Data
            80,000              sensori
                                                                       520   terabytes

            15      petabytes

 Oil & Gas                                          Public Safety

            680m+               contatori
                                                                  300m         libri
            280       petabytes

Energy    & Utilities
 Think Milano/ DOC ID / June 5th-12th, 2018 / © 2018 IBMHealthcare
                                                         Corporation
                                                                                         8

Problem    Data
Understanding   Understanding

                  Data
 Deployment
                  Preparation

  Evaluation
                Modelling
                                9

VALORE DEL
DATA SCIENTIST

     ?
                 10

VALORE DEL DATA SCIENTIST

 1

Campionamento

                                            11

...tuttavia la validità di uno studio non può prescindere dalla
scelta di un campione rappresentativo

                                        https://it.wikipedia.org/wiki/Elezioni_presidenziali_negli_Stati_Uniti_d%27America_del_1936   12

Wearable

 Clinici e
fisiologici     DATI        Contesto

                                       Composizione del
                                       campione
              Interazione              Taglia del campione
                                                             13

VALORE DEL DATA SCIENTIST

2

           Segnale e
            Rumore
Campionamento

                                            14

Segnale o rumore?

VALORE DEL DATA SCIENTIST

3

                Segnale e
                 Rumore                  Pulizia

Campionamento

                                                   16

Separare l’arte della Medicina dall’Intelligenza Artificiale nella
analisi delle radiografie

 Fonti di errore                    Cosa serve
 • Pochi secondi per analisi        • Tagging meticoloso
 • Compressione dell’informazione   • Integrazione altre fonti dati
                                    • Standardizzazione di linguaggio

                                    https://towardsdatascience.com/separating-the-art-of-medicine-from-artificial-intelligence-6582f86ea244   17

18

...tuttavia talvolta i tool di ML consentono di migliorare la
qualità del dato

  Manca anagrafica
   storicizzata dei
     cassonetti

                   
Ricostruzione della loro
 posizione attraverso
   Cluster Analysis
                                                                19

VALORE DEL DATA SCIENTIST

4

                Segnale e
                 Rumore                 Pulizia

Campionamento
                                                  Algoritmo

                                                          20

Previsione di serie storiche: metodi ML vs metodi statistici
tradizionali

                                                               22

Domanda di
    !   Il Valore del
        Data Scientist
                               Business

                  Segnale e
                   Rumore                  Pulizia

Campionamento
                      «Une société                   Algoritmo
                  algorithmique ne doit
                 pas être une société de
                      boîtes noires»
                                                                 23

Nerd, scienziato e consulente: la giornata di un datascientist prima e dopo
Walter Aglietti – Direttore dei Laboratori SW
Gianmario Spaccagna – Chief Scientist@CubeYou
Daniele Pietropaoli – Data Scientist
Massimo Teratone – Analytics Architect

#PartyCloud
A journey into Data Science & AI:
“Latent Panelists Affinities” case study

—
IBM Data Workshop
20-09-2018

Gianmario Spacagna
Chief Scientist, Cubeyou AI

IBM Cloud Private for Data: Creazione & Governo dei Modelli Analitici

Daniele Pietropaoli – Data Scientist

IBM Cloud Private for Data: Accesso, Trasformazione e Governo Dati

Massimo Teratone – Analytics Architect

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