La scienza dei dati è una combinazione di matematica, statistica, apprendimento automatico e informatica. La scienza dei dati raccoglie, analizza e interpreta i dati per ottenere approfondimenti sui dati che possono aiutare i decisori a prendere decisioni informate.

Oggi la scienza dei dati viene utilizzata in quasi tutti i settori per prevedere il comportamento e le tendenze dei clienti e identificare nuove opportunità. Le aziende possono utilizzarlo per prendere decisioni informate sullo sviluppo e sul marketing del prodotto. Viene utilizzato come strumento per rilevare le frodi e ottimizzare i processi. I governi utilizzano la scienza dei dati anche per migliorare l’efficienza nella fornitura di servizi pubblici.

La scienza dei dati è un campo emergente che vede la sua importanza crescere ogni giorno che passa. È l'ultima parola d'ordine nel mondo IT e la sua domanda sul mercato è in costante crescita. La domanda di Data Scientist sta proliferando, spinta dalla necessità per le organizzazioni di trasformare i dati in insight. Aziende come Google, Amazon, Microsoft e Apple sono state tra i maggiori reclutatori di data scientist. La scienza dei dati sta diventando un campo ricercato anche per i professionisti IT. 

Secondo un recente rapporto di Ricerca sulla precedenza, si prevede che la domanda di Data Science crescerà a un CAGR (tasso di crescita annuale composto) del 16.43% e raggiungerà il valore di mercato di ben 378.7 miliardi nel periodo di previsione dal 2022 al 2030.

In termini semplici, Data Science aiuta ad analizzare i dati e ad estrarne approfondimenti significativi combinando statistica e matematica, capacità di programmazione ed esperienza in materia.

Importanza della scienza dei dati

Al giorno d’oggi, le organizzazioni sono sopraffatte dai dati. La scienza dei dati aiuterà a estrarre informazioni significative da ciò combinando vari metodi, tecnologie e strumenti. Nei settori dell’e-commerce, della finanza, della medicina, delle risorse umane, ecc., le aziende si imbattono in enormi quantità di dati. Gli strumenti e le tecnologie di Data Science li aiutano a elaborarli tutti.

Storia della scienza dei dati

All’inizio degli anni ’1960, il termine “Data Science” fu coniato per aiutare a comprendere e analizzare gli enormi volumi di dati raccolti in quel momento. La scienza dei dati è una disciplina in costante sviluppo, che utilizza metodi informatici e statistici per acquisire approfondimenti e generare previsioni preziose in una varietà di settori.

Scienza dei dati – Prerequisiti

• Statistiche

La scienza dei dati si basa sulle statistiche per acquisire e trasformare modelli di dati in prove utilizzabili attraverso l’uso di complesse tecniche di apprendimento automatico.

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• Programmazione

Python, R e SQL sono i linguaggi di programmazione più comuni. Per eseguire con successo un progetto di data science, è importante instillare un certo livello di conoscenza della programmazione. 

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• machine Learning

Fare previsioni e stime accurate è reso possibile dal Machine Learning, che è una componente cruciale della scienza dei dati. Devi avere una solida conoscenza dell'apprendimento automatico se vuoi avere successo nel campo della scienza dei dati.

Una chiara comprensione del funzionamento dei database e le competenze per gestire ed estrarre i dati sono indispensabili in questo settore. 

Puoi calcolare e prevedere rapidamente utilizzando modelli matematici basati sui dati che già conosci. La modellazione aiuta a determinare quale algoritmo è più adatto a gestire un determinato problema e come addestrare questi modelli.

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A cosa serve la scienza dei dati?

• Analisi descrittiva

Aiuta a visualizzare con precisione i punti dati per i modelli che possono apparire che soddisfano tutti i requisiti dei dati. In altre parole, implica organizzare, ordinare e manipolare i dati per produrre informazioni approfondite sui dati forniti. Implica anche la conversione dei dati grezzi in una forma che li renderà semplici da comprendere e interpretare.

• Analisi predittiva

È il processo di utilizzo dei dati storici insieme a varie tecniche come il data mining, la modellazione statistica e l'apprendimento automatico per prevedere i risultati futuri. Utilizzando le tendenze in questi dati, le aziende utilizzano l’analisi predittiva per individuare pericoli e opportunità.

• Analisi diagnostica

È un esame approfondito per capire perché è successo qualcosa. Per descriverlo vengono utilizzate tecniche come drill-down, data discovery, data mining e correlazioni. È possibile eseguire più operazioni e trasformazioni di dati su un determinato set di dati per scoprire modelli unici in ciascuna di queste tecniche. 

• Analisi prescrittiva

L’analisi prescrittiva migliora l’uso dei dati predittivi. Prevede ciò che è più probabile che accada e offre la migliore linea d’azione per affrontare tale risultato. Può valutare i probabili effetti di varie decisioni e suggerire la linea d'azione ottimale. Fa uso di motori di raccomandazione di apprendimento automatico, elaborazione di eventi complicati, reti neurali, simulazione, analisi di grafici e simulazione.

Cos'è il processo di Data Science?

• Ottenere i dati

Il primo passo è identificare il tipo di dati da analizzare e questi dati devono essere esportati in un file Excel o CSV.

• Cancellazione dei dati

È essenziale perché prima di poter leggere i dati, è necessario assicurarsi che siano in uno stato perfettamente leggibile, senza errori, senza valori mancanti o errati.

• Analisi esplorativa

L'analisi dei dati viene eseguita visualizzando i dati in vari modi e identificando schemi per individuare qualsiasi cosa fuori dall'ordinario. Per analizzare i dati, devi avere un'eccellente attenzione ai dettagli per identificare se qualcosa è fuori posto.

• Modellazione o apprendimento automatico

Un ingegnere o uno scienziato dei dati scrive le istruzioni che l'algoritmo di Machine Learning deve seguire in base ai dati che devono essere analizzati. L'algoritmo utilizza in modo iterativo queste istruzioni per ottenere l'output corretto.

• Interpretazione dei dati

In questa fase, scopri i risultati e li presenti all'organizzazione. L’abilità più critica in questo sarebbe la tua capacità di spiegare i tuoi risultati.

Ecco alcuni esempi di strumenti che aiuteranno i data scientist a semplificare il loro lavoro.

• Analisi dei dati – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Visualizzazione dati – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Conservazione dei dati – Apache Hadoop, Informatica/Talend, approfondimenti Microsoft HD
• Modellazione dei dati – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Vantaggi della scienza dei dati nel mondo degli affari

• Migliora le previsioni aziendali
• Interpretazione di dati complessi
• Migliore processo decisionale
• Innovazione del prodotto 
• Migliora la sicurezza dei dati
• Sviluppo di prodotti incentrati sull'utente

Applicazioni della scienza dei dati

• Raccomandazione del prodotto

La tecnica di raccomandazione del prodotto può influenzare i clienti ad acquistare prodotti simili. Ad esempio, un venditore di Big Bazaar sta cercando di aumentare le vendite del negozio raggruppando insieme i prodotti e offrendo sconti. Quindi ha messo insieme shampoo e balsamo e ha fatto uno sconto su di essi. Inoltre, i clienti li acquisteranno insieme a un prezzo scontato.

• Previsioni future

È una delle tecniche ampiamente applicate nella scienza dei dati. Sulla base dei vari tipi di dati raccolti da varie fonti vengono effettuate le previsioni meteorologiche e le previsioni future. 

• Rilevamento di frodi e rischi

È una delle applicazioni più logiche della Data Science. Poiché le transazioni online sono in forte espansione, è possibile perdere i propri dati. Ad esempio, il rilevamento delle frodi con carta di credito dipende dall'importo, dal commerciante, dalla posizione, dall'ora e da altre variabili. Se qualcuno di essi sembra innaturale, la transazione verrà automaticamente annullata e bloccherà la tua carta per 24 ore o più.

• Auto a guida autonoma

L'auto a guida autonoma è una delle invenzioni di maggior successo nel mondo di oggi. Addestriamo la nostra auto a prendere decisioni in modo indipendente sulla base dei dati precedenti. In questo processo, possiamo penalizzare il nostro modello se non funziona bene. L'auto diventa più intelligente con il tempo quando inizia ad apprendere attraverso tutte le esperienze in tempo reale.

• Riconoscimento dell'immagine

Quando vuoi riconoscere alcune immagini, la scienza dei dati può rilevare l'oggetto e classificarlo. L'esempio più famoso di riconoscimento delle immagini è il riconoscimento facciale: se dici al tuo smartphone di sbloccarlo, eseguirà la scansione del tuo viso. Quindi, prima, il sistema rileverà il viso, quindi classificherà il tuo viso come volto umano e, successivamente, deciderà se il telefono appartiene all'effettivo proprietario o meno.

• Converti discorso in testo

Il riconoscimento vocale è un processo di comprensione del linguaggio naturale da parte del computer. Conosciamo abbastanza bene gli assistenti virtuali come Siri, Alexa e Google Assistant. 

• SANITARIETÀ

La scienza dei dati aiuta in vari settori dell'assistenza sanitaria come l'analisi delle immagini mediche, lo sviluppo di nuovi farmaci, la genetica e la genomica e fornisce assistenza virtuale ai pazienti. 

• Motori di ricerca

Google, Yahoo, Bing, Ask, ecc. ci forniscono moltissimi risultati in una frazione di secondo. È reso possibile utilizzando vari algoritmi di data science.

Come diventare a Dati Scientist?

Ruolo di un data scientist

Poiché le aziende generano più dati che mai, diventa chiaro che i dati sono una risorsa preziosa. Tuttavia, per estrarre informazioni significative dai dati è necessario analizzarli, ed è qui che entrano in gioco i Data Scientist. Un Data Scientist è uno specialista nella raccolta, organizzazione, analisi e interpretazione dei dati per trovare tendenze, modelli e correlazioni.

I data scientist svolgono un ruolo essenziale nel garantire che le organizzazioni prendano decisioni informate. Lavorano a stretto contatto con i leader aziendali per identificare obiettivi specifici, come identificare la segmentazione dei clienti e promuovere miglioramenti in prodotti e servizi. Utilizzando algoritmi avanzati di machine learning e modelli statistici, i data scientist possono esaminare grandi set di dati per scoprire modelli e approfondimenti che aiutano le organizzazioni a prendere decisioni valide.

I Data Scientist generalmente hanno una combinazione di competenze tecniche e conoscenze nell'interpretazione e nella visualizzazione dei dati. Devono avere esperienza in analisi statistica, linguaggi di programmazione, algoritmi di apprendimento automatico e sistemi di database. 

Diamo un'occhiata a una panoramica delle responsabilità gestite da un Data Scientist professionista.

• Raccolta, pulizia e organizzazione dei dati da utilizzare in modelli predittivi e prescrittivi
• Analizzare grandi quantità di informazioni per scoprire tendenze e modelli
• Utilizzo di linguaggi di programmazione per strutturare i dati e convertirli in informazioni utilizzabili
• Collaborare con le parti interessate per comprendere i problemi aziendali e sviluppare soluzioni basate sui dati
• Sviluppare modelli predittivi utilizzando modelli statistici per prevedere le tendenze future
• Creazione, manutenzione e monitoraggio di modelli di machine learning
• Sviluppo e utilizzo di algoritmi avanzati di apprendimento automatico e altri metodi analitici per creare soluzioni basate sui dati
• Comunicare soluzioni basate sui dati alle parti interessate
• Scopri modelli e tendenze nascosti in enormi set di dati utilizzando una varietà di strumenti di data mining
• Sviluppo e convalida di soluzioni dati tramite visualizzazioni di dati, report, dashboard e presentazioni

In conclusione, il ruolo di un Data Scientist è fondamentale per le aziende che desiderano prendere decisioni basate sui dati. I data scientist sono responsabili della raccolta, organizzazione, analisi e interpretazione dei dati per identificare tendenze e correlazioni. Sviluppano inoltre pipeline di elaborazione dati, report di progettazione e dashboard e sviluppano modelli per prevedere le tendenze future. Per avere successo sul campo, devono comprendere il contesto aziendale e le esigenze del cliente.

I passaggi per diventare un data scientist

La scienza dei dati è uno dei settori in più rapida crescita nel settore tecnologico ed è un campo in cui i professionisti qualificati sono molto richiesti. Potresti essere curioso riguardo al processo per diventare un Data Scientist se stai pensando a una carriera in questo campo. Qui forniremo una panoramica di ciò che serve per iniziare e avere successo in questo campo.

1. Impara le nozioni di base: Il primo passo per diventare un Data Scientist è comprendere i fondamenti di Data Science e Analytics. Dovrai comprendere la gestione dei dati, la statistica, la matematica e gli argomenti di programmazione. Puoi trovare molte risorse online e corsi che insegnano questi argomenti.

2. Sviluppare abilità pratiche: Una volta acquisite le conoscenze di base della scienza dei dati, dovrai sviluppare competenze pratiche che ti torneranno utili nella tua carriera. Ad esempio, familiarizza con i linguaggi di programmazione, come R e Python, e con i sistemi di codifica e di gestione dei database. Potresti anche voler praticare tecniche di machine learning e analisi dei dati.

3. Ottieni un certificato post-laurea o una laurea: La maggior parte dei datori di lavoro preferisce assumere data scientist con una laurea post-laurea o un master in un campo corrispondente, come l'informatica o la matematica applicata. Conseguire una laurea in Data Science o Analytics può aiutarti ad acquisire le conoscenze, le competenze e le competenze necessarie per diventare un Data Scientist di successo.

4. Lavora su progetti: Uno dei modi migliori per sviluppare le tue competenze in Data Science è lavorare su progetti. Puoi trovare progetti online o contattare le organizzazioni che cercano data scientist. Lavorare su progetti ti aiuterà ad acquisire esperienza nell'analisi dei dati, nell'apprendimento automatico e in altre attività di scienza dei dati.

5. Rimani aggiornato: Per stare al passo con i tempi, dovrai rimanere informato sulle ultime tendenze della scienza dei dati. Tieni d'occhio le novità del settore e iscriviti alle importanti pubblicazioni di Data Science.

Diventare un Data Scientist è realizzabile con la giusta dose di dedizione e duro lavoro. Seguendo i suggerimenti sopra descritti, sarai sulla buona strada per una redditizia carriera nel campo della scienza dei dati.

Per saperne di più su I 9 migliori ruoli lavorativi nel mondo della scienza dei dati per il 2023

Conclusione

In conclusione, la scienza dei dati è un campo dinamico e in rapida evoluzione che svolge un ruolo fondamentale nel nostro mondo basato sui dati. Combina una varietà di competenze, tra cui statistica, programmazione, conoscenza del dominio e visualizzazione dei dati, per estrarre informazioni preziose da set di dati vasti e complessi. Come abbiamo esplorato in questo blog, la scienza dei dati non consiste solo nell'elaborare numeri; si tratta di trasformare i dati in conoscenza fruibile che possa guidare un processo decisionale informato in tutti i settori. Che tu sia un data scientist esperto o qualcuno che abbia appena iniziato a esplorare questo affascinante campo, le opportunità e l'impatto della scienza dei dati sono illimitati e promette di continuare a plasmare il nostro futuro in modi profondi. Pertanto, sia che utilizzi la scienza dei dati per analizzare le tendenze del mercato, migliorare i risultati sanitari o migliorare l'esperienza degli utenti, è chiaro che il potere della scienza dei dati è qui per restare e il suo potenziale è limitato solo dalla nostra immaginazione e innovazione.

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• Fonte: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/