La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che consente alle aziende di studiare e analizzare grandi volumi di dati e ricavarne informazioni significative. Combina elementi di intelligenza artificiale, apprendimento automatico (ML) e ingegneria della conoscenza per scoprire informazioni dai dati. La scienza dei dati utilizza tecniche di machine learning come l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato, l'apprendimento approfondito e l'apprendimento per rinforzo per elaborare gli algoritmi. 

Queste tecniche possono essere utilizzate per applicare le conoscenze in vari domini applicativi come l'assistenza sanitaria, la finanza, la vendita al dettaglio e molti altri. La scienza dei dati consente alle aziende di utilizzare informazioni fruibili per prendere decisioni e migliorare le operazioni aziendali. La scienza dei dati richiede collaborazione tra data scientist e altri professionisti aziendali da realizzare Progetti di Data Science riusciti. Questo articolo di Data Science 101 tratterà i principali vantaggi, le migliori pratiche, gli strumenti e i ruoli lavorativi.

Quali sono i vantaggi della scienza dei dati per le aziende?

Il business vantaggi della scienza dei dati sono vasti: processo decisionale migliorato, analisi dei clienti a 360 gradi, processi automatizzati e altro ancora. La scienza dei dati aiuta le aziende a prendere decisioni, monitorare i processi, creare campagne di marketing vitali e migliorare l'esperienza del cliente. 

La Data Science sfrutta metodi scientifici per analizzare ed elaborare i dati da estrarre conoscenza del mercato come le tendenze del mercato per sviluppare prodotti e servizi incentrati sull'utente. Consente inoltre alle aziende di esaminare le recensioni dei clienti, valutare migliori prezzi dei prodotti e aiutare il personale senior a finalizzare i prodotti migliori per i propri clienti. Con l'analisi dei dati dei clienti, le aziende possono analizzare il comportamento dei clienti e aumentare le vendite dei prodotti semplicemente monitorando le tendenze delle vendite e i modelli di acquisto dei clienti.

La scienza dei dati può essere utilizzata per prendere decisioni sulla gestione della catena di approvvigionamento, assumere nuovi candidati e fare previsioni sul futuro del mercato. Aiuta anche a prevedere la domanda e a comprendere il comportamento dei clienti. 

Ecco il riepilogo dei principali vantaggi:

• La scienza dei dati può essere utilizzata per aumentare le capacità di gestione e accelerare il processo decisionale.  
• La scienza dei dati aiuta le piccole imprese a ottenere enormi guadagni efficienze operative.
• La scienza dei dati consente alle aziende di creare profili clienti completi combinando dati di vendita, dati dei clienti e feedback dei clienti.
• utilizzando analisi dei dati dei clienti, le aziende possono comprendere meglio il comportamento dei clienti e utilizzare gli strumenti di analisi dei dati per fornire un'esperienza più personalizzata. 
• Attraverso l'analisi dei clienti, le aziende identificano anche le modifiche richieste nei prodotti e nei servizi che soddisfano meglio le richieste dei consumatori, in modo da poter progettare offerte più personalizzate per le esigenze dei clienti. 

• Il più grande vantaggio di Data Science è l'utilizzo analisi predittiva per aumentare la sicurezza e prevenire frodi o uso improprio delle informazioni. 

Esplorando i dati sul comportamento dei clienti dell'azienda e dell'organizzazione, le aziende ottengono una migliore comprensione dei mercati target e dei profili dei clienti. Queste preziose informazioni aiutano le aziende a prendere decisioni in merito a future campagne di marketing o strategie di lancio di nuovi prodotti. 

Quali sono le best practice per la scienza dei dati?

I best practice per la scienza dei dati i progetti di solito includono la comprensione del requisiti aziendali, sviluppo di un progetto e collaborazione con le parti interessate aziendali. I data scientist sono una parte vitale di qualsiasi progetto di data science perché dispongono di conoscenze che possono aiutare i progetti ad avere successo. Le migliori pratiche includono:

• Capire il requisiti e obiettivi aziendali del progetto: questo aiuta il team di Data Science a concentrarsi sulla soluzione del problema giusto, piuttosto che perdere tempo in attività che non affrontano il problema principale.

• Costruire la squadra: un team forte, composto da data scientist, data engineer, esperti di visualizzazione e altri con background e discipline diversi, aiuta il progetto Data Science ad avere successo. 

• Conversione del problema aziendale richiesto in un problema matematico: per fare ciò, i data scientist devono accedere ai dati ed essere in grado di creare modelli efficaci utilizzando altri ausili tecnologici avanzati. 

• Qualità dei dati è di fondamentale importanza per qualsiasi progetto di Data Science. Dati di buona qualità sono essenziali per risultati accurati, quindi è fondamentale garantire che vengano utilizzati strumenti e tecniche appropriati per pulire e preparare i dati prima di iniziare qualsiasi processo di ingegneria delle funzionalità. I membri del team dovrebbero anche collaborare con altri stakeholder aziendali per creare un modello operativo di qualità che affronti sia i problemi di sicurezza informatica che di controllo della qualità.

• Una volta che il problema aziendale è espresso in termini di "modelli matematici", il passo successivo è stabilire obiettivi e traguardi chiari e raggiungibili per i membri del team. 

• Pratiche avanzate di data science come machine learning, deep learning, data wrangling, modellazione predittiva e analisi descrittiva vengono utilizzate per garantire il successo dei risultati del progetto di dati. Modelli di machine learning può essere utilizzato per prevedere i risultati futuri e costruire modelli in grado di prevedere i dati. Il data wrangling include la pulizia e la trasformazione dei dati in modo che siano pronti per l'analisi. La modellazione predittiva include l'utilizzo di tecniche di analisi per identificare correlazioni tra variabili al fine di fare previsioni su eventi futuri. L'analisi descrittiva viene utilizzata principalmente per riassumere i dati passati per una migliore comprensione.  

• Tutto sommato, la best practice più importante è comprendere i requisiti aziendali. Pertanto, il successo di un progetto di Data Science dipende dalla chiusura collaborazione tra i membri del team. I data scientist devono collaborare con altri membri del team per creare modelli e metriche di formazione e prestazioni che soddisfino i loro requisiti. 

• Inoltre, è importante che gli integratori e i data engineer comprendano i propri dati per migliorare il processo decisionale. Infine, analisti, integratori di cittadini e altre parti interessate dovrebbero avere accesso all'ambiente di Data Science per la loro analisi quotidiana dei dati.  

Tutte queste best practice dovrebbero essere messe in atto per una soluzione di successo per il problema aziendale in questione. Infine, è importante che i data scientist siano a conoscenza di tutte le best practice relative alla Data Science e le prendano in considerazione quando lavorano ai progetti.

Cosa sono gli strumenti di data science?

Chiunque lavori in Data Science lo conosce strumenti come SAS, QlikView, MATLAB o DataRobot. I professionisti dei dati utilizzano questi strumenti per analizzare i dati, creare potenti modelli predittivi utilizzando algoritmi di machine learning e ottenere informazioni dai dati. Questi includono software applicativi di business intelligence come software di analisi statistica, algoritmi di apprendimento automatico e analisi predittiva.

Strumenti per la scienza dei dati includono anche potenti piattaforme di analisi dei dati end-to-end, che consentono agli utenti di analizzare i dati, scoprire modelli e fare previsioni. Queste piattaforme olistiche di solito offrono strumenti per l'analisi dei dati, l'analisi avanzata, la business intelligence e la visualizzazione dei dati. Uno dei fornitori più popolari è SAS Institute, che offre una varietà di pacchetti di analisi statistica. 

Alcuni strumenti specializzati di Data Science fornire una piattaforma per software linguistico, algoritmi di funzioni e implementazione algoritmica. Consentono agli utenti di ricavare utili informazioni aziendali analizzando visivamente i dati e implementando modelli statistici. Matlab è uno di questi strumenti popolari, che offre funzioni matriciali e calcoli complessi.

Notebook Jupyter è un altro strumento popolare che consente ai ricercatori di creare visualizzazioni interattive dei dati. 

DataRobot è una piattaforma basata su cloud che consente ai ricercatori di eseguire rapidamente attività di pulizia dei dati e calcolo statistico durante la creazione di modelli di machine learning. Consente agli utenti di creare visualizzazioni di dati personalizzate, applicare strumenti di analisi avanzati e creare dashboard interattivi. 

Gli strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau consentono visualizzazioni di dati dettagliate per l'analisi dei dati. Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari utilizzati per creare applicazioni e R open source viene utilizzato per la modellazione statistica.  

MATLAB è un potente linguaggio di programmazione utilizzato da molti data scientist per semplificare i processi di Data Science. Consente agli sviluppatori di creare rapidamente modelli predittivi, distribuire modelli di machine learning e sviluppare algoritmi di deep learning. 

Strumenti di preparazione dei dati come Alteryx consentono ai professionisti di preparare rapidamente set di dati di grandi dimensioni per l'analisi, mentre strumenti di analisi come QlikView li aiutano ad analizzare i dati. Gli strumenti di visione artificiale come Clarifai offrono agli sviluppatori la possibilità di creare applicazioni di riconoscimento visivo automatizzato utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. Infine, le piattaforme di analisi dei big data come Apache Spark consentono agli sviluppatori di elaborare facilmente grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente.

Strumenti come BigML può anche aiutare i data scientist a gestire e presentare facilmente dati complessi. BigML è uno strumento software proprietario che consente alle grandi organizzazioni di analizzare enormi quantità di dati e presentarli in diagrammi e grafici.

Qual è la differenza tra scienza dei dati e analisi dei dati?

Data Science combina diverse discipline come informatica, statistica e analisi esplorativa dei dati. analisi dei dati è il processo di analisi dei dati esistenti per scoprire intuizioni e tendenze che possono essere utilizzate per rispondere a domande aziendali. Utilizza tecniche come l'analisi predittiva e la modellazione statistica per analizzare le informazioni al fine di prevedere potenziali tendenze o scoprire modelli nascosti nei dati. 

Le imprese commerciali usano entrambi Scienza dei dati e analisi per estrarre i dati e trarre conclusioni da essi. I data scientist usano spesso algoritmi complessi e modelli matematici per sviluppare processi per l'analisi dei dati, mentre gli analisti di dati utilizzano le loro abilità nelle statistiche per estrarre significato dai dati.  

Ecco le grandi differenze tra Data Science e data analytics:

• La scienza dei dati si concentra sulla comprensione dei concetti e dei framework sottostanti che sono alla base dei dati, mentre l'analisi dei dati cerca di trovare correlazioni e approfondimenti significativi dai set di dati.

• Data Science si concentra sulla costruzione e l'organizzazione di set di dati, mentre analisi dei dati è incentrato sull'estrazione di informazioni dai set di dati. 

• L'analisi dei dati pone maggiore enfasi sull'utilizzo delle statistiche mentre Data Science incorpora l'informatica, l'apprendimento automatico e altre tecniche nel suo processo di analisi.
• La scienza dei dati aiuta le organizzazioni a trovare modi per aumentare la comprensione dei propri dati scoprendo specifiche come trovare tendenze o scoprire modelli. D'altra parte, l'analisi dei dati esamina come analizzare al meglio un set di dati per ricavarne approfondimenti. 
• Durante l'analisi approfondita dei dati, gli analisti possono utilizzare tecniche come l'intelligenza artificiale o l'apprendimento automatico per migliorare ulteriormente la loro comprensione dei dati e scoprire dettagli nascosti dai set di dati.

• Data scientist utilizzare l'ingegneria del software, la programmazione e la modellazione dei dati per impostare il processo di analisi dei dati, mentre gli analisti dei dati utilizzano fogli di calcolo e strumenti di visualizzazione per ricavare informazioni significative dai dati. 

Come si diventa un data scientist?

Data Science promette una carriera gratificante. 

L'approccio più comune per entrare nel campo della scienza dei dati prevede il conseguimento di a laurea triennale in informatica, matematica, fisica o scienze fisiche. Tuttavia, nel mondo reale, a scienziato di dati richiede la conoscenza della programmazione in R e Python, tecnologie AI e ML, matematica applicata e gestione dei dati. 

Pertanto, a programma di apprendimento strutturato in Data Science o un argomento strettamente correlato può fornire un modo migliore per diventare un data scientist. Ci si aspetta che i data scientist analizzino e interpretino grandi insiemi di dati. A tal fine, devono sviluppare nuovi metodi per la raccolta e l'analisi dei dati, che includono modelli predittivi. Hanno anche bisogno di eccellenti capacità di risoluzione dei problemi e forti capacità di comunicazione per avere successo sul lavoro.  

Con il giusto educazione ed esperienza, è possibile diventare un data scientist di successo. A seconda del ruolo effettivo all'interno di un'organizzazione, alcuni data scientist potrebbero aver bisogno di ulteriore formazione o diplomi avanzati nel loro campo di studio. 

I data scientist hanno anche bisogno di competenze in linguaggi di programmazione come Python e R per scopi di automazione e conoscenza delle tecniche di apprendimento automatico per la creazione di modelli predittivi da grandi quantità di dati. Data scientist spesso dimostrano un forte background educativo in una materia scientifica, combinato con capacità di analisi, gestione e visualizzazione dei dati. 

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• Fonte: https://www.dataversity.net/data-science-101/