Demistificare la scienza dei dati: svelare le basi di questo campo trasformativo

Sei pronto a svelare i segreti dietro uno dei campi più accattivanti e trasformativi del nostro tempo? Preparati per un viaggio esaltante mentre ci immergiamo nel regno della scienza dei dati, demistificandone la natura enigmatica. In questo post del blog sveleremo gli elementi essenziali e metteremo a nudo le basi che rendono la scienza dei dati una disciplina così avvincente. Quindi, prendi il tuo cappello da detective e preparati a rimanere stupito dall'incredibile potere che si trova in questo campo innovativo.

Cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è un campo in forte espansione con un immenso potenziale per migliorare le operazioni aziendali. Nella sua forma più semplice, la scienza dei dati è il processo di estrazione di significato dai dati per prendere decisioni utili. Ma la scienza dei dati non riguarda solo l’analisi dei numeri; si tratta anche di comprendere il contesto e le motivazioni dietro i dati. Questa comprensione consente di creare approfondimenti che possono essere utilizzati per migliorare i processi aziendali o informare la politica aziendale.

Per diventare uno scienziato dei dati qualificato, è necessaria una conoscenza della statistica, dell'apprendimento automatico, dell'elaborazione dei big data e di altri campi correlati. Tuttavia, anche se non hai alcuna esperienza precedente in queste aree, sono disponibili molte risorse online per aiutarti a iniziare. Finché sei disposto a impegnarti duro e ad apprendere nuovi concetti, diventare un data scientist può essere una delle carriere più gratificanti che tu abbia mai intrapreso.

La storia della scienza dei dati

La storia della scienza dei dati abbraccia più di cento anni e ha visto molte trasformazioni. La scienza dei dati è nata come studio sull’estrazione di significato da grandi quantità di dati. Tuttavia, ciò che oggi conosciamo come scienza dei dati si è evoluto ben oltre le sue radici agli inizi del 1900. Oggi, la scienza dei dati è un campo che comprende un’ampia gamma di conoscenze e competenze, tra cui, ma non solo, l’apprendimento automatico, l’analisi statistica, il recupero delle informazioni e l’analisi aziendale.

Data la sua diversità, le origini della scienza dei dati sono difficili da individuare con precisione. Il termine “scienza dei dati” è stato introdotto per la prima volta nel 2000 da Brian Cunningham e Ross Quinlan in un articolo per la rivista InformationWeek intitolato “Data Scientist: The New IT Professional?” In questo articolo, hanno descritto come le aziende stavano iniziando a chiedere di più ai propri professionisti IT e che questa nuova classe di professionisti avrebbe dovuto possedere un mix di competenze tra cui una forte capacità quantitativa e forti capacità di pensiero analitico. Va notato che Cunningham e Quinlan non hanno coniato il termine “scienza dei dati”: questo titolo è stato dato per la prima volta a Shreyas Doshi che ha pubblicato un articolo sull’argomento nel 2001 alla Purdue University.

Nonostante le sue origini siano un po’ nebbiose, è chiaro che la scienza dei dati ha fatto molta strada dalla sua concezione. Nel corso degli anni sono state sviluppate varie tecniche per aiutare a estrarre informazioni da set di dati di grandi dimensioni, alcune delle quali sono ancora utilizzate oggi mentre altre sono cadute in disgrazia a causa dei vari progressi nel campo. Ad esempio, una delle prime tecniche utilizzate per estrarre informazioni dai set di dati era nota come “card sorting”. Nell'ordinamento delle carte, i dati vengono suddivisi in piccoli lotti e ogni lotto viene ordinato in diverse categorie, come tipo di cliente, linea di prodotti, ecc. Questo metodo veniva originariamente utilizzato per studiare il modo in cui i clienti interagivano con i vari prodotti ed era una delle prime forme di estrazione dei dati.

Nel corso del tempo, la scienza dei dati si è evoluta fino a comprendere una gamma più ampia di conoscenze e competenze. Oggi, ai data scientist viene generalmente richiesto di avere una solida esperienza in matematica, statistica, apprendimento automatico e analisi aziendale. A causa di questa diversità di conoscenze e competenze, può essere difficile classificare la scienza dei dati in una categoria specifica. Tuttavia, molti sostengono che la scienza dei dati sia principalmente un campo che copre l’estrazione e l’analisi di informazioni da grandi set di dati.

Le principali tecniche utilizzate nella scienza dei dati

Nella scienza dei dati utilizziamo varie tecniche per ricavare conoscenze e approfondimenti dai dati. Di seguito sono riportate le principali tecniche utilizzate nella scienza dei dati:

Data mining: questo è il processo di estrazione di informazioni utili da grandi set di dati.
Analisi dei dati: questo è il processo di scomposizione di dati complessi in parti gestibili al fine di trovare informazioni significative.
Apprendimento automatico: l'apprendimento automatico è un argomento caldo nella scienza dei dati e si riferisce a un sottoinsieme di algoritmi che possono "imparare" dai dati senza essere programmati esplicitamente.

Quali sono gli strumenti della cintura degli attrezzi di un data scientist?

Quando si parla di data science, ognuno sembra avere la propria definizione. Ma cosa intendiamo per scienza dei dati? In poche parole, è l’applicazione di metodi e strumenti scientifici ai dati al fine di trovare informazioni che possano aiutare a prendere decisioni. Di quali strumenti ha bisogno uno scienziato dei dati nella sua cintura degli attrezzi?

Esistono molti pacchetti software e linguaggi di programmazione diversi utilizzati nella scienza dei dati, ma alcuni dei più comunemente utilizzati sono R, Python, SQL e Java. Inoltre, uno scienziato dei dati avrà probabilmente bisogno di accedere a tecnologie di big data come Hadoop e Spark.

Una volta raccolti gli strumenti e le risorse necessari, il passo successivo di un data scientist è iniziare a elaborare i propri dati. Ciò può comportare attività semplici come la pulizia di record sporchi o obsoleti o analisi più complesse come l'identificazione di tendenze o correlazioni. Dopo aver elaborato i dati, uno scienziato dei dati in genere crea diagrammi e grafici visivamente accattivanti con i risultati per informare le parti interessate sulle conclusioni che hanno tratto.

Come posso formarmi per diventare un Data Scientist di successo?

La scienza dei dati è il processo di estrazione di significato dai dati per prendere decisioni informate. Può essere suddiviso in tre attività principali: pulizia, esplorazione e modellazione. La pulizia implica l'identificazione e la rimozione di punti dati non validi o irrilevanti. L’esplorazione implica scavare tra i dati per trovare modelli e approfondimenti che potrebbero essere stati nascosti. La modellazione prevede l'applicazione di modelli statistici ai dati al fine di dedurre conclusioni.

Le competenze necessarie per una carriera di successo nella scienza dei dati non sono un mistero. Tuttavia, acquisire queste competenze senza una formazione adeguata può essere difficile e richiedere molto tempo. È qui che programmi come Data Science Bootcamp tornano utili. Questo corso di tre mesi copre tutte le nozioni di base della scienza dei dati, dalla pulizia ed esplorazione dei dati alla creazione di modelli efficaci.

Se sei interessato a saperne di più su come diventare un data scientist di successo, consulta il nostro post sul blog sulla demistificazione della scienza dei dati: svelare le basi di questo campo trasformativo.