Scienza dei dati
Che cos’è la scienza dei dati?
La scienza dei dati fornisce informazioni significative basate su grandi quantità di dati complessi o big data. La scienza dei dati, o scienza basata sui dati, combina diversi campi di lavoro in statistica e calcolo per interpretare i dati a fini decisionali.
Comprensione della scienza dei dati
I dati provengono da diversi settori, canali e piattaforme, inclusi telefoni cellulari, social media, siti di e-commerce, sondaggi sanitari e ricerche su Internet. L’aumento della quantità di dati disponibili ha aperto la porta a un nuovo campo di studio basato sui big data: gli enormi set di dati che contribuiscono alla creazione di strumenti operativi migliori in tutti i settori.
Il continuo aumento dell’accesso ai dati è possibile grazie ai progressi nella tecnologia e nelle tecniche di raccolta. Gli individui che acquistano modelli e comportamenti possono essere monitorati e le previsioni fatte sulla base delle informazioni raccolte.
Tuttavia, i dati in costante aumento non sono strutturati e richiedono un’analisi per un processo decisionale efficace. Questo processo è complesso e richiede tempo per le aziende, da qui l’emergere della scienza dei dati.
La scienza dei dati, o scienza basata sui dati, utilizza i big data e l’apprendimento automatico per interpretare i dati a fini decisionali.
Una breve storia della scienza dei dati
Il termine scienza dei dati è esistito per la maggior parte degli ultimi 30 anni ed è stato originariamente utilizzato come sostituto di “informatica” nel 1960. Circa 15 anni dopo, il termine è stato utilizzato per definire il rilevamento dei metodi di elaborazione dei dati utilizzati in diversi applicazioni. Nel 2001, la scienza dei dati è stata introdotta come disciplina indipendente. L’Harvard Business Review ha pubblicato un articolo nel 2012 che descrive il ruolo del data scientist come “il lavoro più sexy del 21 ° secolo”.
Punti chiave
- I progressi nella tecnologia, Internet, i social media e l’uso della tecnologia hanno tutti aumentato l’accesso ai big data.
- La scienza dei dati utilizza tecniche come l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale per estrarre informazioni significative e prevedere modelli e comportamenti futuri.
- Il campo della scienza dei dati sta crescendo man mano che la tecnologia avanza e le tecniche di raccolta e analisi di big data diventano più sofisticate.
Come viene applicata la scienza dei dati
La scienza dei dati incorpora strumenti di più discipline per raccogliere un set di dati, elaborare e ricavare informazioni dal set di dati, estrarre dati significativi dal set e interpretarli a fini decisionali. Le aree disciplinari che compongono il campo della scienza dei dati includono mining, statistiche, apprendimento automatico, analisi e programmazione.
Il data mining applica algoritmi al complesso set di dati per rivelare modelli che vengono poi utilizzati per estrarre dati utili e rilevanti dal set. Le misure statistiche o l’ analisi predittiva utilizzano questi dati estratti per valutare gli eventi che potrebbero accadere in futuro in base a ciò che i dati mostrano che si sono verificati in passato.
L’apprendimento automatico è uno strumento di intelligenza artificiale che elabora grandi quantità di dati che un essere umano non sarebbe in grado di elaborare nel corso della vita. L’apprendimento automatico perfeziona il modello decisionale presentato nell’analisi predittiva facendo corrispondere la probabilità che un evento accada a ciò che è realmente accaduto in un momento previsto.
Utilizzando l’analisi, l’analista dei dati raccoglie ed elabora i dati strutturati dalla fase di apprendimento automatico utilizzando algoritmi. L’analista interpreta, converte e riassume i dati in un linguaggio coerente che il team decisionale può comprendere. La scienza dei dati viene applicata praticamente a tutti i contesti e, man mano che il ruolo del data scientist si evolve, il campo si espanderà fino a comprendere l’architettura dei dati, l’ingegneria dei dati e l’amministrazione dei dati.
Fatto veloce
Secondo IBM, la domanda di data scientist dovrebbe aumentare del 28% entro il 2020.
Il Data Scientist Defined
Un data scientist raccoglie, analizza e interpreta grandi volumi di dati, in molti casi, per migliorare le operazioni di un’azienda. I professionisti del data scientist sviluppano modelli statistici che analizzano i dati e rilevano modelli, tendenze e relazioni nei set di dati. Queste informazioni possono essere utilizzate per prevedere il comportamento dei consumatori o per identificare i rischi aziendali e operativi. Il data scientist è spesso uno storyteller che presenta le informazioni sui dati ai decisori in un modo comprensibile e applicabile alla risoluzione dei problemi.
La scienza dei dati oggi
Le aziende stanno applicando i big data e la scienza dei dati alle attività quotidiane per portare valore ai consumatori. Gli istituti bancari stanno sfruttando i big data per migliorare i loro successi nel rilevamento delle frodi. Le società di asset management utilizzano i big data per prevedere la probabilità che il prezzo di un titolo aumenti o diminuisca in un momento prestabilito.
Aziende come Netflix estraggono i big data per determinare quali prodotti fornire ai propri utenti. Netflix utilizza anche algoritmi per creare consigli personalizzati per gli utenti in base alla loro cronologia di visualizzazione. La scienza dei dati si sta evolvendo rapidamente e le sue applicazioni continueranno a cambiare la vita in futuro.