Studenti e ricercatori

Dai Big data all’Ai: hard skills per la rivoluzione del nuovo lavoro

di Dario De Notaris*

L’esplosione dei processi di automazione e di integrazione tecnologica spalanca le porte alla formazione permanente. È la “reskilling revolution”, un processo di cambiamento continuo, che porterà nel prossimo decennio a 130milioni di nuovi posti di lavoro. Abolendone molti altri.

Il reskilling - la modifica delle proprie competenze per una nuova e/o migliore posizione lavorativa - si affianca così all’upskilling, il potenziamento delle proprie abilità per avviare una progressione verticale all’interno del proprio ambito lavorativo. Quali sono le chiavi per accedere – e fare funzionare – uno tsunami di questa portata?

Per adattarsi ai ritmi e a contenuti del life-long learning, ci sarà sempre più bisogno di attrezzarsi con le soft skills. Ma la parte del leone la faranno le sorelle maggiori, le hard skills, che rappresentano il fulcro del futuro tecnologico. E servono per monitorare, orientare, gestire il cambiamento. Machine learning, big data, data analyst sono solo alcuni degli inglesismi che stanno invadendo le aziende. E, visto che siamo chiusi in casa, sarebbe utile cominciare a studiare.

Big data e Data science

Non ci si sofferma spesso sul pensare a quante informazioni circolino attraverso i social a cui siamo iscritti, o quante vengano veicolate grazie al nostro smartphone. Video, foto, post, like, cuoricini e messaggi whatsapp sono l’oro nero del 21esimo secolo. La Data science è la disciplina principale che ci consente di acquisire le competenze per analizzare e controllare queste informazioni. Online sono numerosi i corsi per poterne capire di più: la Johns Hopkins offre un percorso di “Microcredential” tramite Coursera, che consentirà di aumentare progressivamente le competenze sulla Scienza dei dati. Dopo un’introduzione sugli strumenti di analisi comunemente impiegati (GitHub, R e R Studio), si viene immersi nel mondo della programmazione R, il principale linguaggio di analisi dei dati. Per imparare ulteriori linguaggi di programmazione, legati non solo alla Data science, Python è la scelta giusta. E se non basta, si approda nel mondo dei Big data, grazie all’UC San Diego.

Per approfondire questi temi in italiano, l’Università Bicocca propone un set di corsi gratuiti su Data science, Python, R e Machine learning.

Data analysis

Nel mondo trasformato in infosfera, una delle figure professionali più richieste sarà l’analista di dati. Imparare a leggere i dati che si ricevono, pulirli, trasformarli e modellarli al fine di selezionare le informazioni che consentano a un’azienda di prendere decisioni strategiche per il proprio futuro. Un buon primo inizio è offerto da Udacity con il corso “Intro to data analysis”. Anche qui non manca la presenza di Python, ma si può stare tranquilli: l’Università di Napoli Federico II mette a disposizione un corso dedicato e gratuito.

Analizzare i dati vuol dire anche saperli rappresentare graficamente, per mettere maggiormente in evidenza le criticità dell’informazione individuata. Si entra così nell’arte della Data visualization, la disciplina che insegna i segreti della rappresentazione grafica. TUDelft, la più antica università tecnica pubblica dei Paesi Bassi, offre, via edX, un corso introduttivo a questa disciplina, usando uno strumento a tutti noto: Excel. Non è da meno la prestigiosa Harvard che, partendo da semplici dati, insegna a valutare i trend su temi di sanità ed economia negli Stati Uniti.

Intelligenza artificiale

Si sale sicuramente di livello, e attenzione: il cuore del futuro, la tecnologia al nostro servizio. Se il mito di HAL9000 fa parte del nostro Dna e ci si interroga su cosa ci sia dietro a sistemi come Siri della Apple e Alexa di Amazon, non si può fare a meno di seguire il corso di “Introduzione all’intelligenza artificiale” di Stanford. Si scopre così che l’Ai è ovunque: non solo nella robotica ma nei videogame, nel giornalismo, nella finanza, oltre che nella diagnostica medica e nella scienza quantica. E forse, chi può dirlo, alla fine si riuscirà anche a imparare a usare una macchinetta del caffè.

Connesso al tema è la disciplina del Deep learning, che alza ulteriormente l’asticella delle hard skills. In questo campo si studiano anche i processi di apprendimento automatico attraverso l’analisi delle reti neurali artificiali. Sono quei sistemi che consentono il riconoscimento vocale e l’elaborazione del linguaggio naturale, oltre che – nel futuro prossimo – lo sviluppo delle auto a guida autonoma. Per saperne di più e avvicinarsi al tema, le risorse del Mit sono online.

*Federica Web Learning


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