La scienza dei dati sta rapidamente diventando una professione altamente redditizia nella tecnologia. In un’epoca in cui il volume e la varietà dei dati continuano a crescere, il vero valore del settore sta solo iniziando a essere visto. Nuovi strumenti e tecnologie ora consentono anche l’estrazione di valore dai dati più velocemente che mai. Questi sviluppi spingeranno l’economia dei dati e la tecnologia a maggiori altezze.

Diamo uno sguardo al funzionamento interno della scienza dei dati e ciò che serve per iniziare su questo percorso.

Che cos’è la scienza dei dati?
Data science è un termine generico per una complessa rete di competenze e sottodomini. In poche parole, è la scienza di ottenere intuizioni fruibili o valore dai dati. Il campo comprende tutte le parti del ciclo di vita dei dati. Ciò include acquisizione, pre-elaborazione, archiviazione, recupero, post-elaborazione, analisi, visualizzazione e così via.

La scienza dei dati utilizza una combinazione di metodi scientifici insieme a strumenti automatizzati per eseguire ogni fase di questo ciclo di vita. Esistono tre classificazioni di base dei dati: strutturate, non strutturate e semi-strutturate. La scienza dei dati si occupa di tutti e tre i tipi. Non ci sono inoltre limitazioni sul volume e sulla varietà di dati che possono essere elaborati.

La scienza dei dati è un campo molto complesso, con una grande varietà di discipline accademiche e tecnologie coinvolte. Si basa su una sovrapposizione di un certo numero di discipline. Le discipline principali sono matematica, statistica, informatica e programmazione. Il campo sta anche beneficiando di tecnologie emergenti che consentono di raccogliere e analizzare i dati a una scala molto più grande e velocità più elevate. Ciò include l’intelligenza artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale, la visualizzazione, l’analisi predittiva e così via.

Le potenziali applicazioni dei metodi di data science sono infinite. In effetti, qualsiasi campo con dati che richiedono analisi conta. Ci sono state applicazioni nei social media, medicina, sicurezza e assistenza sanitaria. Ci sono state anche applicazioni in scienze sociali, scienze biologiche, ingegneria, economia, finanza, marketing e molti altri.

 

Cosa fanno gli scienziati dei dati?
Ci sono una varietà di ruoli che si diramano dal campo della scienza dei dati. In effetti, il termine “data scientist ” è usato piuttosto vagamente per descrivere chiunque provenga dallo spettro dei percorsi, dagli analisti di dati agli esperti di business intelligence. In generale, però, ci sono alcuni ruoli che tutti gli scienziati di dati condividono indipendentemente dal loro titolo di lavoro.

 

Gestione
Gli scienziati dei dati a volte devono svolgere il ruolo di manager. Questo ruolo richiederebbe al data scientist di assistere o supervisionare la pianificazione e l’esecuzione di vari progetti. Potrebbe richiedere loro di ricercare e creare metodi efficaci per raccogliere e analizzare i dati. Può anche richiedere il consolidamento dei risultati di vari progetti in un unico piano attuabile.

 

Analytics
I data scientist svolgono anche un ruolo nell’analisi aziendale e hanno una varietà di attività che seguono il ciclo di vita dei dati. Creano metodi per acquisire i dati, organizzarli e quindi applicare metodi per analizzare i dati. Il loro obiettivo principale è quello di risolvere i problemi del mondo reale utilizzando intuizioni dai dati che analizzano. Ad esempio, il compito potrebbe essere quello di identificare il comportamento dei consumatori degli adolescenti per una particolare marca di bevande analcoliche.

Gli scienziati di dati a volte anche eseguire data mining e analisi dettagliata di ” big data.”I big data, per chi non lo sapesse, sono usati per descrivere set di dati moderni che sono cresciuti in termini di volume, varietà e velocità di trasmissione. Ecco alcuni esempi di analisi dei dati e strumenti che trasformeranno il mondo degli affari.

 

Progettare strategie
Gli scienziati dei dati sono anche a volte direttamente coinvolti nella progettazione di strategie per l’organizzazione. Applicano tecniche statistiche per identificare modelli e tendenze nei dati esistenti. Questi modelli e tendenze possono ottenere intuizioni attuabili che l’azienda può utilizzare per generare strategie migliori. Le aziende possono anche incaricare direttamente i data scientist di generare strategie basate su tali intuizioni.

 

Collaborazione
La scienza dei dati non è una professione isolata. Gli scienziati dei dati devono avere alcune abilità sociali e comunicative su base giornaliera. L’obiettivo comune della collaborazione è lavorare sui problemi a livello organizzativo e trovare soluzioni.

C’è una vasta selezione di team con cui gli scienziati dei dati possono lavorare. Possono lavorare con il team di analisi dei dati, gli ingegneri dei dati, il team di analisi aziendale e così via.

 

Che aspetto ha il futuro della scienza dei dati?
Nella nostra età moderna, i dati si sono evoluti da essere una mera risorsa a una merce simile all’oro. Le aziende cercano attivamente i dati per migliorare i loro servizi e processi. Che si tratti dell’industria medica, dell’ingegneria, dell’intrattenimento, della medicina, della produzione e di altre industrie, i dati sono un bene cruciale e prezioso. In effetti, l’output di dati giornaliero globale è stimato a 2,5 quintilioni di byte. A causa delle tecnologie avanzate per la raccolta dei dati, ci sono meno limitazioni al volume di dati che le aziende possono raccogliere. Il cloud computing rende anche possibile memorizzare quantità illimitate di dati a tassi molto più veloci che mai.

Con tutto questo in mente, non è un tratto immaginare l’industria della scienza dei dati in espansione nel prossimo futuro. Come il volume dei dati cresce, così sarà la domanda di strumenti e tecnologie per gestirli. Questo è accompagnato da una domanda di persone addestrate nella scienza dei dati. Poiché i big data diventano la norma nelle organizzazioni, ci sarà più richiesta di esperti in scienza dei dati. In effetti, potremmo persino raggiungere un punto in cui la domanda di scienziati di dati supera l’offerta.

A parte la crescita della domanda di scienziati di dati di per sé, il campo dovrebbe anche crescere in termini di portata. Tecnologie basate sui dati come l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico miglioreranno inevitabilmente le possibilità per la scienza dei dati. L’Internet of things (IoT), l’edge computing e altre tecnologie cambieranno il modo in cui i data scientist elaborano i dati. Alla fine, queste tecnologie potrebbero persino sostituire gli strumenti e gli approcci tradizionali per soddisfare le crescenti esigenze dei big data.

 

Quali competenze sono richieste nella scienza dei dati?
Ora che sai che i lavori di data science sono richiesti, probabilmente stai pensando di fare un salto sul carro. Ma prima di farlo, dovresti sapere che la scienza dei dati è un campo impegnativo con una curva di apprendimento ripida. Diventare un vero data scientist o data science practitioner richiede anni di formazione tecnica e competenze intrinseche in determinate aree. Ecco alcune delle competenze di cui hai bisogno per diventare un data scientist efficace:

 

Competenze tecniche
Un aspirante data scientist deve avere una solida base in programmazione, matematica e statistica. La scienza dei dati è un campo altamente tecnico e hai bisogno di competenze tecniche per svolgere il tuo lavoro quotidiano. Ecco alcune delle competenze che le aziende mettono in cima alle loro esigenze:

 

1. Competenze matematiche e statistiche
Non c’è altro modo per aggirarlo; gli scienziati dei dati devono avere almeno abilità matematiche decenti per sopravvivere sul campo. Ci sono solo tre aree che devi padroneggiare: algebra lineare, statistica e probabilità e calcolo.

Le statistiche e la probabilità sono cruciali per molte attività di scienza dei dati. È necessario padroneggiare i principi di base delle statistiche (teorema centrale, correlazione, deviazione standard) per estrarre informazioni significative dai dati. Avrai anche bisogno di statistiche per presentare i dati in modo significativo.

Una buona conoscenza dell’algebra lineare è anche un grande vantaggio. I data scientist utilizzano spesso matrici per visualizzare modelli di apprendimento automatico, quindi devono padroneggiare concetti algebrici lineari di base per farli funzionare. L’algebra lineare è utile anche per diverse fasi della gestione dei dati, tra cui la pre-elaborazione, la trasformazione e i componenti di post-elaborazione.

Il calcolo è un’altra abilità matematica cruciale di cui avrai bisogno. Gli scienziati dei dati spesso usano il calcolo per insegnare alle reti neurali come raggiungere un particolare risultato. Questo vale sia per l’apprendimento automatico che per gli algoritmi di apprendimento profondo.

 

2. Competenze di programmazione
I data scientist sono spesso immersi in programmi e processi che vengono utilizzati per elaborare i dati. È quindi essenziale per un data scientist imparare gli ” strumenti del mestiere.”Ci sono molti linguaggi di programmazione, ma i più comuni sono Python e R. Se non hai alcun background in Python, puoi iniziare con questo semplice tutorial passo-passo o Python machine learning. Queste sono la programmazione di base che qualsiasi scienziato dei dati dovrebbe importare. È anche a tuo vantaggio imparare come navigare in altri linguaggi di programmazione come Tableau, Hadoop, SQL e Spark.

 

3. Gestione e pre-elaborazione dei dati
I dati sono fondamentali per l’analisi nella scienza dei dati, indipendentemente dal tipo di analisi che si intende condurre. Purtroppo, la maggior parte dei dati che atterra sulla scrivania di un data scientist sarà disordinato e incompleto. Un data scientist deve sapere come pulire i dati dalle imperfezioni per preservarne la qualità prima che i dati vengano inviati per l’elaborazione. Questo è ciò che è noto come data wrangling.

Alcuni esempi di imperfezioni nei set di dati includono valori mancanti o formattazione di valori incoerenti (ad esempio, USA contro USA contro Stati Uniti d’America) e formattazione della data (2010-03-21 contro 2010/03/21, ecc.).

I dati imperfetti sono più comuni nelle aziende in cui i dati non sono il prodotto principale. Succede anche quando un’azienda non ha procedure di pulizia dei dati in atto. Sapere come pulire o disputare i dati ti permetterà di ricavare valore da esso nonostante le sue imperfezioni.

Dovresti anche sapere come gestire i dati prima che vengano elaborati. Ciò include la gestione dei dati mancanti, la gestione dei dati categoriali e la codifica delle etichette di classe per problemi di classificazione. Aiuta anche a conoscere le tecniche per la trasformazione delle caratteristiche e la riduzione della dimensionalità.