LaCulturaDelDato #012

Dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi

Ciao,

io sono Stefano Gatti e questo è il dodicesimo numero della newsletter LaCulturaDelDato: dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi. Le regole che ci siamo dati per questo viaggio le puoi trovare qui.

🤗 Visto che è stata la proposta più votata, in questo numero ho aggiunto alla fine una sezione (sperimentale) data-driven well-being dove attraverso link e approfondimenti proverò a stimolare riflessioni su come dati e algoritmi possono aiutarci a vivere meglio. Se vi piacerà ve la proporrò mensilmente e sarà caratterizzata da questo emoji 🤗

Ecco i cinque spunti del dodicesimo numero:

👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. A Framework for Navigating Down Markets
Il grande storno che ha avuto l’indice Nasdaq da inizio anno non poteva non avere impatti anche sulle valutazioni delle start-up e delle scale-up. E le prime e più evidenti ripercussioni non si sono ancora viste sul numero e sul valore dei valori degli investimenti quanto sulle valutazioni delle aziende che escono e usciranno dai prossimi round. A questo proposito è da leggere assolutamente questo post di uno dei fondi di investimento più famosi Andreesen Horowitz. Tre sono gli argomenti che emergono: un cambio drastico dei multipli di valutazioni (impressionante il crollo del fintech!), la crescita di attenzione nei confronti del rapporto tra consumo di cassa e ricavi ricorrenti, l’importanza di definire almeno tre scenari a seconda delle dinamiche di contesto e operative dell’azienda.

👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. DAO (Decentralized Augmented Organization) 
Sul tema di come dati e algoritmi stiano influenzando le organizzazioni questa settimana vi propongo un breve post che ho scritto nella mia nuova casa digitale. In estrema sintesi le DAO che si stanno creando non sono a mia avviso quelle troppo visionarie e autonome descritte dai crypto-entusiasti ma le nostre aziende che dati e algoritmi modificano giorno dopo giorno decentralizzando e aumentando il potere di chi li usa bene, anche e soprattutto in periferia.

🖐️Tecnologia (data engineering). Machine learning trends you need to know
Se sei un data-engineer, un ml-engineer o guidi un team di data-expert ti consiglio di leggere questo articolo di Ben Lorica per intero: descrive benissimo i trend tecnologici in corso nell’ambito di dati e algoritmi. Con un rapporto, nel mondo del lavoro, tra data-analyst e data-engineer di 50:1, i data-engineer dovranno sempre più dedicare del tempo a scegliere e integrare soluzioni di mercato che supportano automazione e democratizzazione dei dati piuttosto che solo a scrivere codice. È sempre più frequente, dice l’articolo, che all’interno di un’organizzazione si adottino due piattaforme tecnologiche: una per la fase esplorativa e una per il deployment e le fasi più operazionali. Tre invece sembrano i trend più forti in atto che tendono a velocizzare e facilitare la fase di scrittura del codice: i tools cosiddetti “low-code/no-code” (per esempio il Github pilot), tutti gli strumenti che favoriscono l’arricchimento di dati per costruire e migliorare gli algoritmi (si chiama data-centric AI e ne parlerò in uno spunto nei prossimi numeri) e per ultimo gli strumenti che facilitano la creazione di pipeline infrastrutturali per l’AI. Una sbirciatina anche alle immagini, molto informative, la darei anche se sei un data-lover ma non costruisci, normalmente, infrastrutture: questo mondo sta cambiando molto velocemente!

👀 Data Science. Low code & great results with Gradio
Come scrive Alberto Danese in questo post non tutti i datascientist sanno anche configurare un webserver e sono pure appassionati di UI/UX. Proprio per questo gli strumenti che semplificano le integrazioni tra stack tecnologici diminuendo o eliminando la scrittura di software (parlo del trend no-code/low-code) sono sempre più diffusi. È il caso di Gradio, una libreria che permette in pochissime righe di codice di creare una UI semplice e funzionale per esporre un algoritmo predittivo. Credo anch'io sarà un game changer. Non limitarti quindi a leggere l'articolo ma prova il notebook Colab che Alberto ha scritto come demo!

👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. Movies & AI
Se sei curioso di conoscere come, già oggi, sistemi di intelligenza artificiale influenzano la creazione di film, devi assolutamente leggere questo numero della newsletter monografica The Oblique Dispatch sugli impatti dell’AI in differenti settori. Il fatto che sia, in parte, scritta in italiano da una intelligenza artificiale, WrAIter,  dovrebbe rendere compulsivo il tuo clic. Consigliatissima e umanissima, scritta molto bene dal Ceo di WrAiter, Jacopo Perfetti,  anche la correlata newsletter “Corrente” in cui si analizzano fenomeni di oggi all’incrocio tra società, economia e tecnologia.

🤗 Data-driven well-being: Data logs & personal weight
Il sovrappeso (BMI > 25) e l’obesità (BMI > 30) sono uno dei problemi di salute più gravi a livello mondiale. Si stimano ad oggi circa 2 miliardi di persone sovrappeso, di cui 650 milioni obese, numeri triplicati dal 1975. Questo problema non impatta solo la durata della vita (lifespan) ma anche la qualità della vita stessa (healthspan). Tenere traccia (un database per i data-lover) dei principali parametri legati all’alimentazione, al peso e all’attività fisica sembra essere una delle strategie migliori e forse meno note per tenere a bada questo problema. In questo meta-studio, uno studio scientifico che analizza più ricerche scientifiche sullo stesso argomento, si evidenzia la forte correlazione tra la registrazione di parametri correlati alle proprie abitudini alimentari (food journaling) e la perdita di peso e al suo mantenimento. Probabilmente una grossa componente è dovuta all’effetto Hawthorne, cioè a come cambiano i nostri comportamenti quando ci sentiamo osservati: anche da un’applicazione digitale! Ho provato più volte nella mia vita questa strategia e ha funzionato molto bene. Non solo per tenere a bada il peso ma per migliorare, sulla base di una dieta specifica, il rapporto tra macronutrienti (proteine, grassi e carboidrati) e la performance sportiva. Oggi molte applicazioni, avendo all’interno interi database di alimenti e prodotti alimentari, ci aiutano anche ad avere un livello di analisi molto dettagliato. Samsung Health e Lose it! sono due ottime scelte, sperimentate personalmente, con una buona completezza di dati anche su prodotti alimentari italiani. Ci sarebbero tante altre cose da dire soprattutto su quali sono i dati più utili da registrare per analizzarli nel tempo ma partire da un framework nutrizionale adeguato è un ottimo punto di partenza.

Come ogni 4 edizioni della newsletter vi ricapitolo i link più importanti condivisi. Da oggi ho traslocato questa sezione nella mia nuova casa digitale: spero vi piaccia!

Se hai ulteriori suggerimenti e riflessioni sui temi di questo numero o per migliorare questa newsletter scrivimi (st.gatti@gmail.com) o commenta su substack.

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Alla prossima e un saluto da Pycon Italia!