E&M
2021/2
Indice
Editoriale
Dossier. Contesto di riferimento
Intelligenza artificiale cosa c’è dietro
Come creare valore con l’economia dei dati
Dossier. Gestione&Applicazione
Gli advanced analytics a supporto delle decisioni manageriali
Sfide e soluzioni per il settore bancario
Competenze, etica e sicurezza al servizio della salute
Focus. Stato vs Mercato?
Nazionalizzazioni e privatizzazioni in una prospettiva storica
Il percorso accidentato dell’uscita dal sistema di economia mista
Banche e mercati: perché sono strumenti di politica economica
Visual readings
Corporate finance
La gestione dei rischi finanziari nei fondi di private equity
Pubblica amministrazione
Business Strategy
Strategie di valore e deducibilità dei costi per servizi infragruppo
Strategy & Entrepreneurship
Cooperazione Italia-Cina analisi di un caso di stakeholder management
Data scientist chi è, cosa fa e come lo fa
Dall’analisi dei dati raccolti dalla piattaforma per la data science Kaggle è emerso che la figura del data scientist è diffusa uniformemente in India, resto dell’Asia, Europa e Nord America, in prevalenza nella fascia d’età 25-34 anni; Python è il linguaggio largamente preferito dai data scientist; l’introduzione in azienda di modelli basati su tecniche di machine learning è ancora molto limitata, così come limitati sono gli investimenti economici in tale ambito.#Tuttavia, sono le grosse realtà (>10.000 dipendenti) a investire e ad avere modelli di machine learning consolidati, mentre le medie realtà hanno cominciato di recente e le piccole considerano queste metodologie qualcosa di estemporaneo, sui cui non si è ancora iniziato a investire (limitando l’utilizzo a strumenti free o a bassissimo costo).
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