Che cos'è la scienza dei dati? Chi è un Data Scientist? Che cos'è Analytics?

I dati sono oggi al centro delle aziende e dei settori. Con l'ascesa dei Big Data, le aziende e le organizzazioni di tutto il mondo stanno sfruttando il potenziale dei dati a loro disposizione per promuovere la crescita, aumentare la redditività, aumentare la soddisfazione dei clienti e migliorare il processo operativo complessivo, tra le altre cose. E dietro tutto questo si cela un grande segreto: la scienza dei dati.

Cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è una fusione di molteplici aspetti dei dati come l'inferenza dei dati, lo sviluppo di algoritmi e la tecnologia per aiutare ad analizzare la data e trovare soluzioni innovative a problemi complessi. In altre parole, la scienza dei dati riguarda l'analisi dei dati e la ricerca di modi creativi per guidare la crescita del business.

Per comprendere appieno la domanda "che cos'è la scienza dei dati", dobbiamo partire dalle basi. A livello primario, la scienza dei dati cerca di rivelare i modelli nascosti all'interno dei set di dati. Con l'aiuto di queste utili informazioni dettagliate sui dati, le aziende possono migliorare il processo decisionale, ottimizzare le strategie di vendita e marketing, aumentare le entrate e molto altro ancora. Ad esempio, Netflix estrae i dati degli utenti per comprendere i modelli di visione dei film dei clienti, cosa stimola i loro interessi e verso quale genere particolare per determinare quale tipo di programmi e film dovrebbero produrre.

Inoltre, la scienza dei dati implica anche lo sviluppo di prodotti di dati. Per "prodotto di dati" si intende un asset tecnico che utilizza ed elabora i dati per generare risultati orientati agli algoritmi. Un motore di raccomandazione è l'esempio più eccellente di prodotto dati. Ad esempio, il motore di raccomandazione di Amazon acquisisce i dati degli utenti per fornire un elenco di consigli personalizzato basato sui tuoi acquisti precedenti o sugli articoli visualizzati. Allo stesso modo, Spotify tiene traccia del comportamento dei consumatori per comprendere le loro preferenze musicali, fornendo così elenchi di musica personalizzati per i singoli utenti.

Un'altra cosa importante da affrontare quando si risponde a "Cos'è la scienza dei dati" sono i componenti della scienza dei dati. Diamo un'occhiata allo stesso modo.

Da cosa è composta la scienza dei dati?

La scienza dei dati implica essenzialmente la combinazione di tre aree principali di competenza: matematica, tecnologia e acume negli affari.

1. Matematica

La matematica e la statistica sono al centro della scienza dei dati. Per poter estrarre i dati con successo, è necessario visualizzare i dati dal punto di vista quantitativo. Le correlazioni nei dati, la ricerca di modelli nascosti e tendenze complesse all'interno richiedono un certo grado di competenza e concetti matematici come la statistica classica, la statistica bayesiana e l'algebra lineare, solo per citarne alcuni.

2. Tecnologia e Hacking

Quando si ha a che fare con grandi quantità di dati, è un dato di fatto che devi avere un talento per la tecnologia. Gran parte del lavoro di un data scientist è sfruttare gli strumenti tecnologici per scoprire modelli preziosi all'interno dei dati. Deve essere esperto di linguaggi di programmazione come Java, Scala, Python, R e SQL. Un data scientist deve essere un fedele hacker algoritmico e con questo non intendiamo hackerare i computer illegalmente. Significa che dovrebbero essere in grado di hackerare codici complessi e scomporli in formati più comprensibili e leggibili.

3. Acume per gli affari

Per eccellere nel campo della scienza dei dati, è necessario avere una forte mentalità aziendale. Poiché la scienza dei dati mira a guidare la generazione di valore delle aziende, oltre a sentirsi a proprio agio nel lavorare su grandi set di dati, un data scientist deve anche avere una mentalità tattica aziendale. Ha bisogno di approfondire i dati, estrarne informazioni utili e consigliare le organizzazioni imprenditoriali su come utilizzare tali informazioni a proprio vantaggio.

Rimuovi i tre precedenti e la risposta a "cos'è la scienza dei dati" sarà ridotta a "niente".

Chi è un Data Scientist?

I data scientist sono esperti di dati intrinsecamente analitici dotati delle competenze necessarie per risolvere problemi complessi integrati con la sete inestinguibile di esplorare un'ampia gamma di problemi che devono essere affrontati. Sono persone altamente qualificate che combinano il meglio di entrambi i mondi: IT e business. Quindi, i data scientist sono in parte informatici, in parte matematici e in parte analizzatori di tendenze.

L'obiettivo principale di un data scientist è raccogliere, analizzare e organizzare enormi quantità di dati e, nel processo, scoprire informazioni preziose che aiutano a plasmare le strategie aziendali delle organizzazioni. Nel corso degli anni, il lavoro di data scientist è stato molto richiesto poiché le aziende oggi si affidano ai Big Data e all'analisi dei dati più che mai. Infatti, la Harvard Business Review ha dichiarato che il lavoro di un Data Scientist è "Il lavoro più sexy del 21° secolo!"

Ora esaminiamo le responsabilità lavorative dei data scientist.
Nel libro Doing Data Science, gli autori C. O'Neil e R. Schutt elaborano i doveri del data scientist in quanto tale:

“... un data scientist è qualcuno che sa come estrarre significato e interpretare i dati, il che richiede strumenti e metodi dalla statistica e dall'apprendimento automatico, oltre ad essere umano. Trascorre molto tempo nel processo di raccolta, pulizia e munging dei dati, perché i dati non sono mai puliti. Questo processo richiede perseveranza, statistiche e capacità di ingegneria del software... Una volta che ha dato forma ai dati, una parte cruciale è l'analisi esplorativa dei dati, che combina visualizzazione e senso dei dati".

Ecco i compiti più fondamentali di un data scientist:

• Raccogliere grandi quantità di dati strutturati e non strutturati e convertirli in informazioni fruibili.
• Identificare le soluzioni di analisi dei dati che detengono il potenziale più significativo per guidare la crescita delle organizzazioni.
• Utilizzo di tecniche analitiche come l'analisi del testo, l'apprendimento automatico e il deep learning per analizzare i dati, svelando così modelli e tendenze nascosti.
• Incoraggiare l'approccio basato sui dati per risolvere problemi aziendali complessi.
• Pulizia e convalida dei dati per ottimizzare l'accuratezza e l'efficacia dei dati.
• Comunicare tutte le osservazioni e i risultati produttivi agli stakeholder dell'azienda tramite la visualizzazione dei dati.

Che cos'è Analytics?

Ormai sei consapevole che l'analisi costituisce un aspetto vitale della scienza dei dati. I data scientist devono fare affidamento sull'analisi per scoprire modelli significativi all'interno dei dati grezzi. Ma cosa significa esattamente Analytics?

L'analisi è il processo di raccolta di dati da più fonti e di elaborazione, esame e interpretazione dei dati per ottenere informazioni significative. È un campo che utilizza strumenti multidimensionali come matematica, statistica, modellazione predittiva e ML per scoprire modelli utili nei dati. Le analisi possono essere classificate in due categorie:

• Analisi dei dati quantitativi : questo tipo di analisi analizza i dati numerici con variabili quantificabili che possono essere misurate statisticamente.
• Analisi qualitativa dei dati – Questa analisi assume un approccio più interpretativo ai dati, ovvero mira a "comprendere" i modelli nei dati non numerici (testo, immagini, audio, video).

Poiché sempre più dati continuano ad accumularsi in vari settori in tutto il mondo, l'analisi sta diventando sempre più parte integrante delle aziende. Per sopravvivere in un mercato competitivo spietato, le aziende devono sfruttare i dati a loro disposizione per trovare il modo di stare al passo con la concorrenza. E la risposta è, ovviamente, l'analisi dei dati. Dal settore sanitario e dell'istruzione allo sport e alle case intelligenti, l'analisi sta rapidamente prendendo d'assalto il business.

Spero che questo articolo ti abbia aiutato a rispondere alle tue domande su "cos'è la scienza dei dati". e altro ancora!

Ottieni la certificazione di data science dalle migliori università del mondo. Impara i programmi Executive PG, Advanced Certificate Program o Master per accelerare la tua carriera.