Scienza dei dati: tutto ciò che devi sapere

La scienza dei dati è il campo che raccoglie, archivia e analizza le informazioni sulle cose per ottenere informazioni preziose.

Le aziende sono impegnate in attività di data science da molto tempo, ma la recente esplosione dei dati degli utenti di Internet e l'infrastruttura cloud più economica hanno creato un boom nel settore.

Rispetto a discipline simili, la scienza dei dati è relativamente nuova e in continua evoluzione. Quindi, offre ugualmente molte speranze come percorso di carriera per il futuro.

Questo post elenca tutto ciò che devi sapere sulla scienza dei dati e su come può avvantaggiare te o la tua azienda.

Perché la scienza dei dati?

La domanda di data scientist è in costante crescita, quindi questa è una buona ragione per entrare in campo. Un altro buon motivo è che la scienza dei dati paga relativamente bene, quindi non devi preoccuparti molto del tuo reddito.

Inoltre, puoi lavorare come data scientist in molti settori, quindi non sei limitato a un settore. Applica semplicemente le tue capacità analitiche per trovare modelli ed esaminare le prestazioni dai servizi finanziari alla logistica, produzione, telecomunicazioni, assistenza sanitaria e così via.

Applicazioni della scienza dei dati

La scienza dei dati è un campo vasto che si applica a molti settori, quindi le sue potenziali applicazioni sono vaste.

Le seguenti sono le più popolari di queste applicazioni di data science:

• Rilevamento di frodi e rischi : questa è stata una delle prime applicazioni della scienza dei dati. La raccolta e l'analisi di diversi set di dati ha consentito alle società finanziarie di evitare e gestire meglio crediti inesigibili e perdite. È diventato anche possibile individuare facilmente le transazioni che avevano un'alta probabilità di essere fraudolente.
  
• Assistenza sanitaria : la scienza dei dati viene impiegata anche nella ricerca medica per derivare le connessioni tra la genetica, alcune malattie e le loro risposte ai farmaci. Viene anche utilizzato nello sviluppo di farmaci utilizzando simulazioni di modelli per prevedere i futuri esiti dei farmaci.
  
• Riconoscimento delle immagini : questa è un'altra applicazione molto popolare della scienza dei dati. Il riconoscimento delle immagini si riferisce all'identificazione di modelli in set di dati di immagini come immagini e video e offre molte promettenti applicazioni future.
  
• Motore di ricerca : anche la scienza dei dati gioca un ruolo importante nella presentazione dei risultati che vedi dai motori di ricerca come Google e Bing. Gli algoritmi utilizzati qui confrontano miliardi di pagine per trovare i migliori risultati per ogni termine di ricerca. Possono anche tenere traccia dei clic degli utenti per personalizzare meglio i risultati nel tempo.
  
• Logistica : l'ottimizzazione del percorso utilizzando la scienza dei dati può aiutare le aziende a risparmiare un sacco di soldi e ridurre i costi operativi.
  
• Sistemi di raccomandazione : si basa sui dati di tutte le tue attività passate per cercare di prevedere le prossime cose migliori che potrebbero essere rilevanti per te. I sistemi di raccomandazione sono ovunque, da Netflix a Spotify, Amazon, Twitter e così via.
  
• Riconoscimento vocale : simile ai sistemi di riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale utilizza la scienza dei dati per consentire alle macchine di comprendere il linguaggio umano.
  
• Pubblicità – La pubblicità mirata è resa possibile solo dalla scienza dei dati, poiché si basa su grandi quantità di dati demografici e psicografici degli utenti.

Scienza dei dati contro statistica

La scienza dei dati e la statistica hanno molto in comune, tuttavia, ci sono alcune differenze tra le due discipline.

Per cominciare, la statistica è una disciplina prevalentemente matematica, che mira a raccogliere e interpretare dati quantitativi. La scienza dei dati, d'altra parte, si basa su un'ampia gamma di discipline, dalla matematica all'informatica, al data banking e così via.

La scienza dei dati si occupa anche di set di dati molto più grandi rispetto alle statistiche. La maggior parte dei modelli statistici avviene con quantità di dati relativamente piccole, mentre i data scientist devono spesso gestire grandi quantità di dati che si adattano a più computer.

Infine, mentre le statistiche si concentrano principalmente sulla conclusione del mondo dai dati a portata di mano, la scienza dei dati si concentra principalmente sulla derivazione del significato predittivo e delle ottimizzazioni dai dati disponibili.

Scienza dei dati contro intelligenza artificiale

Scienza dei dati e intelligenza artificiale sono due termini che spesso si sovrappongono. Ma mentre sono correlati, non sono la stessa cosa.

La scienza dei dati è un approccio completo alla raccolta, preparazione e analisi dei dati per ricavare informazioni, mentre l'intelligenza artificiale è l'implementazione di algoritmi predittivi per ricavare informazioni.

L'intelligenza artificiale fa parte della scienza dei dati, il termine generico per tutti i relativi metodi e modelli di lavoro con i big data.

Come lavora uno scienziato dei dati

Il lavoro di un data scientist può essere suddiviso in quattro sezioni principali, che sono:

• La raccolta e l'archiviazione dei dati
• L'analisi e l'interpretazione dei dati
• La costruzione di strumenti e modelli per fare previsioni dai dati
• Visualizzazione dei dati e reportistica

Competenze necessarie per la scienza dei dati

• Matematica – Disciplina autoesplicativa.
  
• Machine Learning – L'applicazione di algoritmi in modalità apprendimento a grandi dataset nella ricerca di pattern, spesso effettuata in linguaggio Python.
  
• Modellazione dei dati : il metodo di organizzazione e gestione di grandi quantità di dati per ricavarne informazioni.
  
• Ingegneria del software : il processo di creazione di algoritmi che elaborano enormi quantità di dati per generare approfondimenti. Gli strumenti popolari includono Python e R.
  
• Statistiche : la tua capacità di produrre approfondimenti significativi da un set di dati.
  
• Data-banking : la capacità di archiviare e recuperare dati da sistemi semplici come fogli di calcolo Excel a database SQL più complessi.

Come diventare un data scientist

Il modo più semplice per diventare uno scienziato dei dati è ottenere prima una laurea in un campo pertinente, come scienza dei dati, informatica, matematica o statistica, e quindi seguire la guida passo passo per i non laureati nel paragrafo successivo.

Come ottenere un lavoro in scienze dei dati senza una laurea

È ugualmente possibile ottenere un lavoro di scienza dei dati senza una laurea. L'importante è che tu sappia cosa stai facendo e che sia in grado di offrire un buon lavoro una volta assunto.

Di seguito sono riportati i passaggi necessari per ottenere un lavoro di scienza dei dati senza una laurea:

1. Padroneggia le abilità di base : include materie come matematica, statistica, probabilità, analisi dei dati, IT e fondamenti di programmazione come Git.
   
2. Nozioni di base sulla scienza dei dati master - Successivamente, dovrai padroneggiare le competenze specifiche della scienza dei dati, come i linguaggi R e Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop, ecc.
   
3. Iscriviti a un Bootcamp o a un corso : avere una certificazione professionale nel settore della scienza dei dati dimostrerà la tua dedizione a qualsiasi potenziale datore di lavoro. Quindi considera di ottenere le certificazioni IBM, DASCA, Open CDS o Microsoft Azure.
   
4. Costruisci il tuo portafoglio – Mentre i certificati non sono una prova al 100% della tua capacità di fornire, un portafoglio di lavori precedenti lo è. Quindi, dovrai mostrare di cosa sei capace costruendo un portfolio, preferibilmente online e su una piattaforma come GitHub. Ciò può includere qualsiasi cosa, dai progetti personali al lavoro pro-bono, stage e lavori correlati.
   
5. Migliora le tue capacità di colloquio : questa è l'ultima abilità di cui hai bisogno una volta che il tuo CV diventa impressionante e ti fa guadagnare interviste.
   
6. Hunt For Jobs - La parte finale del puzzle. Devi uscire attivamente e far accadere le cose.

Elenco dei lavori di scienza dei dati

I data scientist lavorano in una vasta gamma di settori e con scopi diversi, il che significa che spesso hanno ruoli lavorativi leggermente diversi. La descrizione del lavoro, tuttavia, elencherà spesso in dettaglio i compiti previsti dal data scientist.

Ecco alcuni dei più popolari:

• Analista dati
• Architetto dei dati
• Ingegnere dei dati
• Scienziato dei dati
• Amministratore del database
• Analista di affari
• Analista quantitativo
• Responsabile dati e analisi
• Ingegnere di apprendimento automatico
• Statistico

Elenco degli strumenti di data science

Ci sono tantissimi strumenti di data science là fuori, ma qui ci sono i più popolari.

• Tensorflow – Popolare piattaforma di machine learning.
• Jupyter: ambiente di sviluppo integrato basato sul Web per oltre 40 lingue.
• R - Un linguaggio di programmazione grafica e di calcolo statistico.
• Posit R Studio - Ambiente di sviluppo integrato per R.
• Python: popolare linguaggio di programmazione per l'analisi e l'automazione dei dati.
• RapidMiner: piattaforma di data science per le imprese.
• BigML: semplice piattaforma di machine learning.
• Scikit-learn: strumento di apprendimento automatico e analisi predittiva dei dati.
• Informatica – Strumento di integrazione dei dati.
• AWS Redshift: data warehousing scalabile per il cloud
• Cognos: strumento di reporting analitico di IBM.
• Matplotlib: libreria di visualizzazione per il linguaggio di programmazione Python.
• Apache Spark: motore di data banking su larga scala per analisi e machine learning.
• Apache Hadoop: framework per l'elaborazione distribuita di grandi set di dati.
• Mahout: piattaforma di apprendimento automatico di Apache
• Azure ML Studio: IDE basato sul Web per data scientist
• Tableau: strumento di analisi e visualizzazione dei dati.
• Excel: software per fogli di calcolo di Microsoft.
• Plotly: libreria grafica gratuita e open source per Python
• Google Charts: strumento di visualizzazione dei dati gratuito e potente.
• Infogram – Strumento intuitivo di visualizzazione e reportistica.

Domande frequenti (FAQ)

Conclusione

Arrivando alla fine di questo post sulla scienza dei dati e su cosa significa per te e per la tua azienda, dovresti aver acquisito una o due informazioni utili.

La scienza dei dati continuerà a crescere e questo include le sue applicazioni, opportunità di lavoro e impatto economico. Quindi, è meglio adattarsi ora, se non l'hai già fatto.