Data Science
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 nelle statistiche e nel calcolo per interpretare i dati ai fini del processo decisionale.
Comprensione della scienza dei dati
I dati vengono estratti da diversi settori, canali e piattaforme tra cui telefoni cellulari, social media, siti di e-commerce, sondaggi sanitari e ricerche su Internet. L'aumento della quantità di dati disponibili ha aperto le porte a un nuovo campo di studio basato sui big data: gli enormi set di dati che contribuiscono alla creazione di migliori strumenti operativi in tutti i settori.
L'accesso ai dati in costante aumento è possibile grazie ai progressi della tecnologia e delle 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 l'analisi per un processo decisionale efficace. Questo processo è complesso e richiede tempo per le aziende, quindi 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 ai fini del processo decisionale.
Una breve storia della scienza dei dati
Il termine data science 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. La Harvard Business Review ha pubblicato un articolo nel 2012 che descrive il ruolo dello scienziato di dati come "il lavoro più sexy del 21 ° secolo".
Key Takeaways
- I progressi della tecnologia, di Internet, dei social media e dell'uso della tecnologia hanno 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 dei 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 intuizioni dal set di dati, estrarre dati significativi dal set e interpretarli per scopi decisionali. Le aree disciplinari che compongono il campo della scienza dei dati includono il mining, la statistica, l'apprendimento automatico, l'analisi e la programmazione.
Il data mining applica algoritmi al set di dati complesso per rivelare modelli che vengono quindi utilizzati per estrarre dati utili e pertinenti dal set. Le misure statistiche o le analisi predittive utilizzano questi dati estratti per valutare gli eventi che potrebbero accadere in futuro sulla base di ciò che i dati mostrano sono accaduti 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 in una vita. L'apprendimento automatico perfeziona il modello decisionale presentato sotto analisi predittiva abbinando la probabilità che un evento accada a ciò che è realmente accaduto in un momento previsto.
Utilizzando l'analisi, l'analista di dati raccoglie ed elabora i dati strutturati dalla fase di apprendimento automatico utilizzando algoritmi. L'analista interpreta, converte e sintetizza 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 dello scienziato dei dati evolve, il campo si espanderà per comprendere l'architettura, 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.
Lo scienziato dei dati definito
Uno scienziato di dati raccoglie, analizza e interpreta grandi volumi di dati, in molti casi, per migliorare le operazioni di un'azienda. I professionisti dei 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 del consumatore o per identificare i rischi aziendali e operativi. Lo scienziato dei dati è spesso un narratore che presenta approfondimenti sui dati ai decisori in modo comprensibile e applicabile alla risoluzione dei problemi.
Data Science oggi
Le aziende stanno applicando big data e data science alle attività quotidiane per apportare valore ai consumatori. Gli istituti bancari stanno sfruttando i big data per migliorare i loro successi nel rilevamento delle frodi. Le società di gestione patrimoniale stanno utilizzando i big data per prevedere la probabilità che il prezzo di un titolo salga verso l'alto o verso il basso in un determinato momento.
Aziende come Netflix estraggono i big data per determinare quali prodotti consegnare ai propri utenti. Netflix utilizza anche algoritmi per creare consigli personalizzati per gli utenti in base alla cronologia di visualizzazione. La scienza dei dati si sta evolvendo rapidamente e le sue applicazioni continueranno a cambiare la vita in futuro.
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