Post di Rosita Laratta

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Il vero problema del data management: la non consapevolezza! #data #datamanagement #dataminig #ilbusinessdelterzomillennio #datamanager #bigdata #datareview #dataprocess #dataquality

La #DataPreparation consente di raccogliere, combinare, strutturare ed organizzare i dati in modo da renderli fruibili alle tipologie di analisi disciplinate dalla #BusinessIntelligence (analisi descrittiva) o dalla #BusinessAnalytics (analisi predittiva e prescrittiva). La preparazione dei dati è un processo molto articolato, ma cruciale nel garantire una qualità dei dati adeguata ad estrarre informazioni di valore. Vediamo in questo articolo cos'è e come si esegue la preparazione dei dati https://hubs.ly/Q02CNQwq0

📊 Valorizza i tuoi dati con Data Hubs!  🚀 💡 Affidati a un partner esperto in data engineering per estrarre, elaborare e ottimizzare le tue informazioni, sfruttandone al massimo il potenziale. Vuoi saperne di più? Guarda il nostro video e contattaci per ulteriori dettagli!  👇 #DataEngineering #DigitalTransformation #BigData #BusinessIntelligence #DataOptimization #DataHubs

iil mio primo post su alcuni #tips da #DataEnginner tratta la creazione di un flusso https://lnkd.in/dP-qmMTM 1) Struttura tecnica 2) Data Integrity 3) Data Quality #Data #DataManagment

Prendere una decisione senza studiare i dati è da irresponsabili. Lasciare che i dati prendano la decisione al posto tuo altrettanto. #analytics #data #bigdata #businessintelligence

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Il ciclo di vita dei dati: la chiave per il successo dei progetti di data science Oggi voglio condividere un'immagine che illustra perfettamente il ciclo di vita dei dati in un progetto di data science. Questo processo iterativo è fondamentale per trasformare i dati grezzi in informazioni preziose e modelli efficaci. Le fasi includono: 1. Comprensione e prioritizzazione del business 2. Ingestione dei dati 3. Pulizia dei dati 4. Arricchimento dei dati 5. Modellazione del machine learning 6. Valutazione del modello 7. Comprensione del modello e controllo dei bias 8. Deployment del modello Ogni fase è cruciale e richiede competenze specifiche. La bellezza di questo ciclo è la sua natura iterativa, che permette un continuo miglioramento e adattamento. Quali sono le vostre esperienze con questo processo? Quali fasi trovate più sfidanti o interessanti? #DataScience #MachineLearning #DataLifecycle #BusinessIntelligence