Che cos'è la scienza dei dati

La scienza dei dati è una parte essenziale di molti settori oggi, date le enormi quantità di dati che vengono prodotti, ed è uno degli argomenti più dibattuti nel mondo dell’IT. La sua popolarità è cresciuta nel corso degli anni e le aziende hanno iniziato a implementare tecniche di data science per far crescere la propria attività e aumentare la soddisfazione dei clienti. In questo articolo impareremo cos’è la scienza dei dati e come puoi diventare un data scientist.

Cos’è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è il dominio di studio che si occupa di vasti volumi di dati utilizzando strumenti e tecniche moderni per trovare modelli invisibili, ricavare informazioni significative e prendere decisioni aziendali. La scienza dei dati utilizza complessi algoritmi di apprendimento automatico per creare modelli predittivi.

I dati utilizzati per l’analisi possono provenire da molte fonti diverse e presentati in vari formati.

Ora che sai cos’è la scienza dei dati, vediamo perché è essenziale per il panorama IT di oggi.

Il ciclo di vita della scienza dei dati

Ora che hai qualche informazione in più su cos’è la scienza dei dati, concentriamoci sul ciclo di vita della scienza dei dati.

Il ciclo di vita della scienza dei dati è costituito da cinque fasi distinte, ciascuna con i propri compiti:

Acquisire: acquisizione dati, immissione dati, ricezione segnali, estrazione dati. Questa fase prevede la raccolta di dati grezzi strutturati e non strutturati.
Mantenere: Data Warehousing, Data Cleansing, Data Staging, Data Processing, Data Architecture. Questa fase riguarda il prendere i dati grezzi e metterli in una forma che può essere utilizzata.
Processo: data mining, clustering/classificazione, modellazione dei dati, riepilogo dei dati. I data scientist prendono i dati preparati ed esaminano i loro modelli, intervalli e pregiudizi per determinare quanto saranno utili nell’analisi predittiva.
Analizzare: esplorativo/confermativo, analisi predittiva, regressione, estrazione di testo, analisi qualitativa. Ecco il vero fulcro del ciclo di vita. Questa fase prevede l’esecuzione delle varie analisi sui dati.
Comunicare: reportistica dei dati, visualizzazione dei dati, business intelligence, processo decisionale. In questa fase finale, gli analisti preparano le analisi in forme facilmente leggibili come diagrammi, grafici e report.

Prerequisiti per Data Science

Ecco alcuni dei concetti tecnici che dovresti conoscere prima di iniziare a imparare cos’è la scienza dei dati.

Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico è la spina dorsale della scienza dei dati. I data scientist devono avere una solida conoscenza del machine learning oltre alla conoscenza di base della statistica.

Modellazione

I modelli matematici ti consentono di effettuare calcoli e previsioni rapidi in base a ciò che già sai sui dati. Anche la modellazione fa parte dell’apprendimento automatico e implica l’identificazione di quale algoritmo è il più adatto a risolvere un determinato problema e come addestrare questi modelli.

Statistiche

Le statistiche sono al centro della scienza dei dati. Una solida padronanza delle statistiche può aiutarti a estrarre più informazioni e ottenere risultati più significativi.

Programmazione

È necessario un certo livello di programmazione per eseguire un progetto di data science di successo. I linguaggi di programmazione più comuni sono Python e R.

Python è particolarmente popolare perché è facile da imparare e supporta diverse librerie per data science e Machine Learning.

Basi di dati

Un data scientist capace deve capire come funzionano i database, come gestirli e come estrarne i dati.

Chi supervisiona il processo di data science?

Dirigenti d’impresa

I responsabili aziendali sono le persone incaricate di supervisionare il metodo di formazione sulla scienza dei dati. La loro responsabilità principale è collaborare con il team di data science per caratterizzare il problema e stabilire un metodo analitico. Un data scientist può supervisionare il reparto marketing, finanziario o vendite e riferire a un dirigente responsabile del dipartimento. Il loro obiettivo è garantire che i progetti vengano completati in tempo collaborando a stretto contatto con data scientist e responsabili IT.

Responsabili IT

Dopo di loro ci sono i responsabili IT. Se il responsabile fa parte dell’organizzazione da molto tempo, le responsabilità saranno senza dubbio più importanti di qualsiasi altra. Sono i principali responsabili dello sviluppo dell’infrastruttura e dell’architettura per consentire le attività di data science. I team di data science sono costantemente monitorati e dotati di risorse adeguate per garantire che operino in modo efficiente e sicuro. Possono anche essere incaricati di creare e mantenere ambienti IT per i team di data science.

Responsabili della scienza dei dati

I responsabili della scienza dei dati costituiscono la sezione finale. Principalmente tracciano e supervisionano le procedure di lavoro di tutti i membri del team di data science. Inoltre gestiscono e tengono traccia delle attività quotidiane dei tre team di data science. Sono costruttori di team in grado di unire la pianificazione e il monitoraggio del progetto con la crescita del team.

Cos’è un Data Scientist?

I data scientist sono tra i più recenti professionisti dei dati analitici che hanno la capacità tecnica di gestire problemi complicati e il desiderio di indagare su quali domande è necessario rispondere. Sono un mix di matematici, informatici e trend forecaster. Sono anche molto richiesti e ben pagati perché lavorano sia nel settore aziendale che in quello IT.

Su base giornaliera, un data scientist può svolgere le seguenti attività:

Scoprire modelli e tendenze nei set di dati per ottenere approfondimenti.
Creare algoritmi di previsione e modelli di dati.
Migliorare la qualità dei dati o delle offerte di prodotti utilizzando tecniche di machine learning.
Distribuire suggerimenti ad altri team e al top management.
Nell’analisi dei dati, utilizzare strumenti di dati come R, SAS, Python o SQL.
Contribuire alle innovazioni della scienza dei dati.

Cosa fa un data scientist?

Sai cos’è la scienza dei dati e ti starai chiedendo com’è esattamente questo ruolo lavorativo: ecco la risposta.

Un data scientist analizza i dati aziendali per estrarre informazioni significative.

In altre parole, un data scientist risolve i problemi aziendali attraverso una serie di passaggi, tra cui:

Prima di affrontare la raccolta e l’analisi dei dati, il data scientist determina il problema ponendo le domande giuste e acquisendo comprensione.
Il data scientist determina quindi il set corretto di variabili e set di dati.
Il data scientist raccoglie dati strutturati e non strutturati da molte fonti disparate: dati aziendali, dati pubblici, ecc.
Una volta raccolti i dati, il data scientist elabora i dati grezzi e li converte in un formato adatto all’analisi. Ciò comporta la pulizia e la convalida dei dati per garantire uniformità, completezza e accuratezza.
Dopo che i dati sono stati resi in una forma utilizzabile, vengono inseriti nel sistema analitico: algoritmo ML o modello statistico. È qui che i data scientist analizzano e identificano modelli e tendenze.
Quando i dati sono stati completamente elaborati, il data scientist interpreta i dati per trovare opportunità e soluzioni.
I data scientist completano il compito preparando i risultati e gli approfondimenti da condividere con le parti interessate appropriate e comunicando i risultati.

Ora dovremmo essere a conoscenza di alcuni algoritmi di apprendimento automatico che sono utili per comprendere chiaramente la scienza dei dati.

Perché diventare un data scientist?

Hai imparato cos’è la scienza dei dati. Sembra eccitante, vero? Ecco un altro valido motivo per cui dovresti perseguire la scienza dei dati come campo di lavoro. Secondo Glassdoor e Forbes, la domanda di data scientist aumenterà del 28% entro il 2026, il che parla della durabilità e della longevità della professione, quindi se vuoi una carriera sicura, la scienza dei dati ti offre questa possibilità.

Inoltre, la professione di data scientist si è classificata al secondo posto nel sondaggio Best Jobs in America for 2021, con uno stipendio base medio di 127.500 USD.

Quindi, se stai cercando una carriera entusiasmante che offra stabilità e un generoso compenso, non cercare oltre!

Uso della scienza dei dati

La scienza dei dati può rilevare modelli in dati apparentemente non strutturati o non collegati, consentendo di trarre conclusioni e previsioni.
Le aziende tecnologiche che acquisiscono i dati degli utenti possono utilizzare strategie per trasformare tali dati in informazioni preziose o redditizie.
La scienza dei dati ha anche fatto breccia nel settore dei trasporti, ad esempio con le auto senza conducente. È semplice ridurre il numero di incidenti con l’uso di auto senza conducente. Ad esempio, con le auto senza conducente, i dati di addestramento vengono forniti all’algoritmo e i dati vengono esaminati utilizzando approcci di scienza dei dati, come il limite di velocità in autostrada, strade trafficate, ecc.
Le applicazioni di Data Science forniscono un migliore livello di personalizzazione terapeutica attraverso la ricerca genetica e genomica.

Dove ti trovi nella scienza dei dati?

La scienza dei dati ti offre l’opportunità di concentrarti e specializzarti in un aspetto del campo. Ecco un esempio di diversi modi in cui puoi inserirti in questo campo entusiasmante e in rapida crescita.

Scienziato dei dati

Ruolo professionale: determinare qual è il problema, quali domande richiedono risposte e dove trovare i dati. Inoltre, estraggono, puliscono e presentano i dati rilevanti.

Competenze necessarie: competenze di programmazione (SAS, R, Python), storytelling e visualizzazione dei dati, competenze statistiche e matematiche, conoscenza di Hadoop, SQL e Machine Learning.

Analista dati

Ruolo professionale: gli analisti colmano il divario tra i data scientist e gli analisti aziendali, organizzando e analizzando i dati per rispondere alle domande poste dall’organizzazione. Prendono le analisi tecniche e le trasformano in azioni qualitative.

Competenze necessarie: competenze statistiche e matematiche, capacità di programmazione (SAS, R, Python), oltre a esperienza nel data wrangling e nella visualizzazione dei dati.

Ingegnere dei dati

Ruolo professionale: gli ingegneri dei dati si concentrano sullo sviluppo, l’implementazione, la gestione e l’ottimizzazione dell’infrastruttura dei dati e delle pipeline di dati dell’organizzazione. Gli ingegneri supportano i data scientist aiutando a trasferire e trasformare i dati per le query.

Competenze necessarie: database NoSQL (ad es. MongoDB, Cassandra DB), linguaggi di programmazione come Java e Scala e framework (Apache Hadoop).

Strumenti di scienza dei dati

La professione di data scientist è impegnativa, ma fortunatamente ci sono molti strumenti disponibili per aiutare il data scientist ad avere successo nel proprio lavoro.

Analisi dei dati: SAS, Jupyter, R Studio, MATLAB, Excel, RapidMiner
Data warehousing: Informatica/ Talend, AWS Redshift
Visualizzazione dei dati: Jupyter, Tableau, Cognos, RAW
Apprendimento automatico: Spark MLib, Mahout, Azure ML studio

Differenza tra Business Intelligence e Data Science

Arrivati a questo punto, impariamo a conoscere la differenza tra business intelligence e scienza dei dati e perché non potrai usarli in modo intercambiabile.

La business intelligence è una combinazione delle strategie e delle tecnologie utilizzate per l’analisi dei dati/informazioni aziendali. Come la scienza dei dati, può fornire viste storiche, attuali e predittive delle operazioni aziendali. Tuttavia, ci sono alcune differenze fondamentali.

Business Intelligence	Data Science
Utilizza dati strutturati	Utilizza sia dati strutturati che non strutturati
Di natura analitica: fornisce un report storico dei dati	Di natura scientifica: esegue un’analisi statistica approfondita dei dati
Utilizzo di statistiche di base con enfasi sulla visualizzazione (dashboard, report)	Sfrutta l’analisi statistica e predittiva più sofisticata e l’apprendimento automatico (ML)
Confronta i dati storici con i dati correnti per identificare le tendenze	Combina dati storici e attuali per prevedere prestazioni e risultati futuri

Applicazioni della scienza dei dati

La scienza dei dati ha trovato le sue applicazioni in quasi tutti i settori.

Sanità

Le aziende sanitarie utilizzano la scienza dei dati per costruire sofisticati strumenti medici per rilevare e curare le malattie.

Gioco

I videogiochi e i giochi per computer vengono ora creati con l’aiuto della scienza dei dati e ciò ha portato l’esperienza di gioco a un livello superiore.

Riconoscimento delle immagini

L’identificazione di modelli nelle immagini e il rilevamento di oggetti in un’immagine è una delle applicazioni di data science più popolari.

Sistemi di raccomandazione

Netflix e Amazon forniscono consigli su film e prodotti in base a ciò che ti piace guardare, acquistare o navigare sulle loro piattaforme.

Logistica

La scienza dei dati viene utilizzata dalle società di logistica per ottimizzare i percorsi per garantire una consegna più rapida dei prodotti e aumentare l’efficienza operativa.

Rilevamento di frodi

Le istituzioni bancarie e finanziarie utilizzano la scienza dei dati e i relativi algoritmi per rilevare transazioni fraudolente.

Ricerca su Internet

Quando pensiamo alla ricerca su Internet, pensiamo subito a Google. Giusto? Tuttavia, ci sono altri motori di ricerca, come Yahoo, Duckduckgo, Bing, AOL, Ask e altri, che utilizzano algoritmi di data science per offrire i migliori risultati per la nostra query ricercata in pochi secondi. Dato che Google gestisce più di 20 petabyte di dati al giorno. Google non sarebbe la “Google” che conosciamo oggi se la scienza dei dati non esistesse.

Riconoscimento vocale

Il riconoscimento vocale è dominato dalle tecniche di data science. Potremmo vedere l’eccellente lavoro di questi algoritmi nella nostra vita quotidiana. Hai mai avuto bisogno dell’aiuto di un assistente vocale virtuale come Google Assistant, Alexa o Siri? Ebbene, la sua tecnologia di riconoscimento vocale opera dietro le quinte, tentando di interpretare e valutare le tue parole e fornendo risultati utili dal tuo utilizzo. Il riconoscimento delle immagini può essere visto anche su piattaforme di social media come Facebook, Instagram e Twitter. Quando invii una tua foto con qualcuno nella tua lista, queste applicazioni lo riconosceranno e lo taggheranno.

Pubblicità mirata

Se pensavi che la ricerca fosse l’uso più essenziale della scienza dei dati, considera questo: l’intero spettro del marketing digitale. Dai banner pubblicitari su vari siti Web ai cartelloni pubblicitari digitali negli aeroporti, gli algoritmi di data science vengono utilizzati per identificare quasi tutto. Questo è il motivo per cui le pubblicità digitali hanno un CTR (Call-Through Rate) molto più elevato rispetto al marketing tradizionale. Possono essere personalizzati in base al comportamento precedente di un utente. Questo è il motivo per cui potresti vedere annunci di programmi di formazione sulla scienza dei dati mentre un’altra persona vede contemporaneamente un annuncio di abbigliamento nella stessa regione.

Pianificazione del percorso aereo

Grazie alla scienza dei dati, è più facile prevedere i ritardi dei voli per il settore aereo, che lo sta aiutando a crescere. Aiuta anche a determinare se atterrare immediatamente a destinazione o fare uno scalo intermedio, come un volo da Delhi agli Stati Uniti d’America o uno scalo intermedio e poi arrivare a destinazione.

Realtà aumentata

Ultimo ma non meno importante, le applicazioni finali di data science sembrano essere le più affascinanti del futuro. Sì, stiamo discutendo di qualcosa di diverso dalla realtà aumentata. Ti rendi conto che esiste un’affascinante relazione tra data science e realtà virtuale? Un visore per realtà virtuale incorpora competenze informatiche, algoritmi e dati per creare la migliore esperienza visiva possibile. Il popolare gioco Pokemon GO è un piccolo passo in quella direzione. La capacità di vagare e guardare i Pokemon su muri, strade e altre superfici inesistenti. I creatori di questo gioco hanno scelto le posizioni dei Pokemon e delle palestre utilizzando i dati di Ingress, l’app precedente della stessa azienda.

Esempio di scienza dei dati

Ecco alcune brevi panoramiche di un paio di casi d’uso, che mostrano la versatilità della scienza dei dati.

Applicazione della legge: in questo scenario, la scienza dei dati viene utilizzata per aiutare la polizia in Belgio a capire meglio dove e quando schierare il personale per prevenire il crimine. Con solo risorse limitate e un’ampia area per coprire la scienza dei dati, dashboard e rapporti utilizzati per aumentare la consapevolezza situazionale degli agenti, consentendo a una forza di polizia che si è diffusa per mantenere l’ordine e anticipare l’attività criminale.
Lotta alla pandemia: lo stato del Rhode Island voleva riaprire le scuole, ma è stato naturalmente cauto, considerando la pandemia di COVID-19 in corso. Lo stato ha utilizzato la scienza dei dati per accelerare le indagini sui casi e il tracciamento dei contatti, consentendo a un piccolo staff di gestire un numero enorme di chiamate preoccupate da parte dei cittadini. Queste informazioni hanno aiutato lo stato a creare un call center ea coordinare le misure preventive.
Veicoli senza conducente: Lunewave, un’azienda produttrice di sensori, era alla ricerca di un modo per rendere la tecnologia dei sensori più economica e precisa. Si sono rivolti alla scienza dei dati e all’apprendimento automatico per addestrare i propri sensori a essere più sicuri e affidabili, oltre a utilizzare i dati per migliorare il processo di produzione dei sensori stampati in 3D.
Intrattenimento: la scienza dei dati consente ai servizi di streaming di seguire e valutare ciò che i consumatori vedono, il che aiuta nella creazione di nuove serie TV e film. Gli algoritmi basati sui dati vengono utilizzati anche per fornire suggerimenti personalizzati basati sulla cronologia delle visualizzazioni di un utente.
Finanza: le banche e le società di carte di credito estraggono e analizzano i dati per rilevare attività fraudolente, gestire i rischi finanziari su prestiti e linee di credito e valutare i portafogli dei clienti al fine di scoprire possibilità di upselling.
Produzione: le applicazioni di data science nella produzione includono la gestione della catena di approvvigionamento e l’ottimizzazione della distribuzione, nonché la manutenzione predittiva per anticipare i probabili guasti delle apparecchiature nelle strutture prima che si verifichino.
Sanità: i modelli di machine learning e altri componenti di data science vengono utilizzati da ospedali e altri operatori sanitari per automatizzare l’analisi a raggi X e assistere i medici nella diagnosi delle malattie e nella pianificazione dei trattamenti in base agli esiti dei pazienti precedenti.
Vendita al dettaglio: i rivenditori valutano il comportamento dei clienti e le tendenze di acquisto al fine di fornire suggerimenti personalizzati sui prodotti, nonché pubblicità, marketing e promozioni mirati. La scienza dei dati li assiste anche nella gestione degli inventari dei prodotti e delle catene di approvvigionamento al fine di mantenere gli articoli in magazzino.

Domande frequenti

Qual è la differenza tra data science, intelligenza artificiale e machine learning?

L’Intelligenza Artificiale fa agire/pensare un computer come un essere umano. La scienza dei dati è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che si occupa di metodi di dati, analisi scientifiche e statistiche, tutti utilizzati per ottenere informazioni e significato dai dati. L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che insegna ai computer a imparare cose dai dati forniti.

Che cos’è la scienza dei dati in parole semplici?

La scienza dei dati è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che si occupa di metodi di dati, analisi scientifiche e statistiche, tutti utilizzati per ottenere informazioni e significato dai dati.

Cosa fa un Data Scientist?

Un data scientist analizza i dati aziendali per estrarre informazioni significative.

Che cos’è Data Science con un esempio?

La scienza dei dati è il dominio di studio che si occupa di vasti volumi di dati utilizzando strumenti e tecniche moderni per trovare modelli invisibili, ricavare informazioni significative e prendere decisioni aziendali. Ad esempio, le società finanziarie possono utilizzare la cronologia bancaria e di pagamento delle bollette di un cliente per valutare l’affidabilità creditizia e il rischio di prestito.

Che tipo di problemi risolvono i data scientist?

I data scientist risolvono problemi come:

Attenuazione del rischio
Traiettorie pandemiche e modelli di contagio
Efficacia di vari tipi di pubblicità online
Assegnazione delle risorse

Posso imparare la scienza dei dati da solo?

La scienza dei dati è un campo complesso con molti requisiti tecnici difficili. Non è consigliabile provare ad apprendere la scienza dei dati senza l’aiuto di un programma di apprendimento strutturato.

Conclusione

I dati saranno la linfa vitale del mondo degli affari per il prossimo futuro. La conoscenza è potere e i dati sono conoscenze fruibili che possono fare la differenza tra il successo e il fallimento aziendale. Incorporando le tecniche di data science nella loro attività, le aziende possono ora prevedere la crescita futura, prevedere potenziali problemi e ideare strategie informate per il successo.