10 skills fondamentali nel settore technology

1. Machine learning

Il Machine learning 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, individuare modelli e prendere decisioni con un intervento umano minimo. I principali linguaggi di programmazione del machine learning sono Python, C++, Java, R e JavaScript, ma vi rientrano anche Julia, Scala, MATLAB e SAS. I linguaggi usati sono dettati dall’ambiente e dal settore a cui si applicano. Gli analisti dei dati per i servizi finanziari possono usare una combinazione di Python, SAS e Matlab per permettere l’integrazione di tutti gli aspetti di modellamento dati, sviluppo di algoritmi, analisi del rischio/statistiche, analisi web ed estrazione dei dati.

2. Big data

Big data è un’espressione che descrive un grande volume di dati – siano essi strutturati (da sistemi di dati/CRM interni o da fornitori di informazioni esterni) o non strutturati (internet/web-based) – che interessano quotidianamente un’azienda. I Big data possono essere analizzati per ottenere conoscenze che conducono a migliori decisioni aziendali e strategie commerciali. Definite dalle 3 “V” (volume, velocità e varietà) le sfide principali ruotano intorno al data capture, alla conservazione, analisi, cessione, interrogazione e privacy. Le tecnologie/gli strumenti chiave sono: Amazon EMR, Apache (Hive, Pig, Spark), MapR, Hadoop, MongoDB e NoSQL.

3. Programmazione Python

Python è uno strumento sempre più spesso utilizzato per l’analisi e l’elaborazione dei dati. Python era stato espressamente progettato affinché i codici scritti in Python potessero essere facilmente leggibili dall’uomo, e per ridurre al minimo i tempi necessari per la scrittura dei codici. Molti siti web altamente visitati, sono creati con Python perché questo consente di creare, aggiornare, memorizzare e recuperare dati in diverse library. Python è ampiamente utilizzato per la scienza dei dati, le analisi statistiche, la modellazione e l’apprendimento automatico, usando estensioni quali SciKit, SciPy, Pandas e Numpy.

4. Progettazione IA

La comunità tecnologica ne attribuisce un notevole valore in termini strategici e di impatto nel tessuto aziendale: l’intelligenza artificiale (AI) è un’area della scienza informatica che enfatizza la creazione di macchine e sistemi intelligenti che lavorano e reagiscono come umani. Tra le attività per le quali sono progettati i computer dotati di intelligenza artificiale si includono: analisi predittiva, riconoscimento vocale, apprendimento, pianificazione e risoluzione di problemi. L’ingegneria della conoscenza e l’apprendimento automatico sono al cuore della progettazione IA e sono estremamente complessi. I linguaggi di sviluppo sono rispecchiati nell’apprendimento automatico.

5. Competenza in Cyber-Security

La “Cyber-sicurezza” consiste nel difendere i server, i dispositivi mobili, i sistemi elettronici, le reti e i dati da attacchi intenzionali. Il termine si applica a diversi contesti ma è particolarmente pertinente agli elementi operativi tecnici chiave della sicurezza informatica. Ogni giorno emergono nuove minacce alla sicurezza: è perciò importante che i professionisti di questo settore siano flessibili e attenti, in grado di essere reattivi per individuare contromisure.

6. Semplificare i dati

Gli strumenti di visualizzazione dati vanno oltre i grafici e le tabelle standard usati nei fogli Excel, visualizzando i dati in modo sofisticato. Gli strumenti di visualizzazione quali Tableau, QlikView, PowerBI e Microstrategy aiutano le aziende a prendere decisioni strategiche e commerciali migliori derivando dati da sistemi finanziari, di vendita, di marketing e operativi. La creazione di dashboard all’interno di questi strumenti permette agli utenti finali di elaborare i dati o di esaminarli per indagini e analisi più approfondite. La qualità del risultato dipende dalla qualità dei dati inseriti dai database/CRM.

7. Gestione dei dati

La gestione dei dati è un concetto che consente a un’organizzazione di garantire una qualità dei dati elevata nell’intero ciclo di vita dei dati stessi. I punti fondamentali della gestione dei dati includono la disponibilità, la fruibilità, la coerenza, l’integrità dei dati e la loro sicurezza. Ciò comprende la definizione di processi per una gestione efficace in tutti i dipartimenti dell’azienda tenendo conto ad esempio degli effetti negativi di una scarsa qualità dei dati e garantendo che i dati a disposizione dell’azienda possano essere utilizzati in maniera efficace dall’intera organizzazione.

8. Blockchain

La Blockchain è una lista crescente di registrazioni collegate tramite la crittografia. Una Blockchain è resistente alle modifiche ed è un registro digitale aperto e distribuito in grado di memorizzare transazioni fra due parti in modo efficiente, verificabile e permanente. In quanto tale, una blockchain è generalmente gestita da una rete peer-to-peer che convalida i nuovi blocchi e non può essere alterata in maniera retroattiva senza modificare tutte le operazioni successive. Introdotta nel 2008, l’invenzione della blockchain ha reso i bitcoin la prima valuta digitale in grado di risolvere il problema del double-spending senza la necessità di un’autorità accreditata o di un server centrale.

9. Sicurezza informatica

La sicurezza informatica descrive il processo di protezione della proprietà intellettuale e dei dati di un’azienda (nota anche come data security). Le organizzazioni dispongono oggi di un enorme volume di dati. Una società ha bisogno di disporre di una strategia di gestione del rischio ben definita per la protezione dei dati. Deve inoltre avere accesso ai processi, agli strumenti e alle politiche appropriate, necessari a impedire, rilevare, documentare e rispondere alle minacce verso le informazioni digitali. Con la crescita della possibilità di violazione e perdita di dati, aumentano anche i requisiti di controllo sulle aziende e sul livello di conformità.

10. Competenze commerciali

Una delle competenze fondamentali ricercate dalle aziende consiste nelle competenze commerciali all’interno del proprio settore e del mercato con l’obiettivo di ottimizzare i profitti. I professionisti devono essere consapevoli e impegnati nelle sfide e nelle opportunità attuali e future della propria azienda e cercare di trarne il massimo beneficio. La capacità di creare e sovrintendere a una negoziazione finalizzata ad aumenterà il profitto, o la capacità di considerare il quadro più ampio per migliorare i processi e ottenere un risultato migliore, è una competenza auspicabile in qualsiasi settore.

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