Andrei Barysionak, Global Delivery Director, IBA Group Na chwilę przed tegorocznym Data Economy Congress warto przeanalizować, jaki jest obecnie krajobraz technologiczny. Obserwujemy integrację uczenia maszynowego (Machine Learning), widzenia komputerowego (Computer Vision) i nauki o danych (Data Science), co ma znaczący wpływ na zmiany w wielu różnych branżach, dając nowe możliwości do rozwoju, zwiększania wydajności a
W polskich firmach na 10 tysięcy pracowników jest średnio tylko 8 specjalistów w zakresie sztucznej inteligencji. 60 proc. przedsiębiorstw ma mniej niż 10 ekspertów w tej dziedzinie. Równocześnie badania pokazują, że nawet w Stanach Zjednoczonych luka kompetencyjna w obszarze AI hamuje produktywność i innowacyjność.
Specjaliści data science od kilku lat znajdują się w centrum zainteresowania pracodawców i headhunterów. W dobie przyspieszonej cyfryzacji zapotrzebowanie na kompetencje analityczne rośnie w praktycznie każdej branży. SAS uruchamia SAS® Skill Builder for Students – darmowy program, który pozwoli adeptom analityki na szybki rozwój nowych umiejętności i postawienie pierwszych kroków na rynku pracy.
SAS już po raz ósmy uplasował się w kwadrancie liderów raportu podsumowującego rynek platform analitycznych: „2021 Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms”. Eksperci firmy Gartner docenili SAS za kompletną wizję rozwoju technologii oraz zdolność do jej implementowania w skali globalnej.
Trudnego zadania, polegającego na opracowaniu rozwiązania analitycznego do automatyzacji procesu przetwarzania notatek lekarskich, podjęli się uczestnicy SAS Data Science Hackathon 2021.
Ilość generowanych dziś danych potrafi przyprawić o zawrót głowy. Według raportu IDC, w ciągu najbliższych 10-ciu lat należy spodziewać się ponad 900 proc. ich wzrostu. Dane same w sobie nie przedstawiają jednak żadnej wartości. Stanowią zbiory cyfrowych informacji. Czy zatem istnieje sposób, by to zmienić?