Che cos'è la scienza dei dati? Una guida completa.

Che cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è un campo che combina conoscenze di dominio, capacità di programmazione e conoscenze di matematica e statistica per estrarre informazioni utili dai dati. Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per numeri, testo, immagini, video, audio e altri dati per creare sistemi di intelligenza artificiale (AI) in grado di eseguire lavori che normalmente richiederebbero l'intelligenza umana.

Qualsiasi organizzazione affermerebbe di essere impegnata in una sorta di scienza dei dati, ma cosa comporta? La scienza dei dati è dedicata all'estrazione di informazioni pulite dai dati grezzi per la formulazione di informazioni fruibili. Il campo si sta espandendo così rapidamente e rivoluzionando così tanti settori che è difficile delimitare le sue capacità con una descrizione formale, ma in generale, la scienza dei dati è dedicata all'estrazione di informazioni pulite dai dati grezzi per la formulazione di informazioni fruibili.

I nostri dati digitali, soprannominati il ​​"petrolio del ventunesimo secolo", sono i più importanti del settore. Nell'industria, nella scienza e nella nostra vita quotidiana, ha benefici incalcolabili. Il tuo tragitto giornaliero per andare al lavoro, la tua ricerca su Google più recente per la caffetteria più vicina, il tuo post su Instagram su ciò che hai mangiato e persino i dati sulla salute del tuo fitness tracker sono tutti rilevanti per vari set di dati.

scienziati in varie forme La scienza dei dati ha il compito di portarci nuovi beni, fornire informazioni rivoluzionarie e rendere le nostre vite più confortevoli setacciando vasti laghi di dati, cercando correlazioni e tendenze.

DA LEGGERE: Perché la scienza dei dati è importante?

Competenze di scienza dei dati

Questa sezione di "Cos'è la scienza dei dati?" l'articolo ti dà un'idea delle competenze e degli strumenti utilizzati dalle persone in diversi campi della scienza dei dati.

Cosa fa un data scientist?

Un data scientist esamina i dati aziendali per ricavare informazioni utili. In altre parole, un data scientist risolve le sfide aziendali seguendo una serie di procedure, che includono:

• Per comprendere meglio il problema, poni le domande appropriate.
• Ottieni dati da una varietà di fonti, inclusi dati aziendali, dati pubblici e così via.
• Elabora i dati grezzi e trasformali in un formato pronto per l'analisi.
• Inserisci i dati nel sistema analitico, che potrebbe essere un algoritmo di apprendimento automatico o un modello statistico.
• Preparare i risultati e le conclusioni da condividere con le parti interessate.

Come funziona la scienza dei dati?

La scienza dei dati implica un'ampia gamma di discipline e campi di competenza al fine di fornire una visione completa, completa e raffinata dei dati grezzi.

Per setacciare in modo efficiente masse confuse di informazioni e comunicare solo i bit più vitali che aiuteranno a guidare il progresso e la produttività, i data scientist devono essere esperti in tutto, dall'ingegneria dei dati, alla matematica, alle statistiche, all'informatica avanzata e alle visualizzazioni.

Per costruire modelli e fare previsioni utilizzando algoritmi e altre tecniche, i data scientist fanno molto affidamento sull'intelligenza artificiale, in particolare sui suoi sottocampi di machine learning e deep learning.

In generale, la scienza dei dati ha un ciclo di vita in cinque fasi che include:

1. Acquisizione: la raccolta dei dati, l'immissione dei dati, la ricezione del segnale e l'estrazione dei dati sono tutti esempi di acquisizione dei dati.
2. Manutenzione: il data warehousing, la pulizia dei dati, la gestione temporanea dei dati, l'analisi dei dati e l'architettura dei dati devono essere tutti mantenuti.
3. Processo: il data mining, il clustering/classificazione, la modellazione dei dati e il riepilogo dei dati sono tutte fasi del processo.
4. Comunicare: il reporting dei dati, la visualizzazione dei dati, la business intelligence e il processo decisionale sono tutte cose che devono essere comunicate.
5. Analizza: l'analisi esplorativa/di conferma, l'analisi predittiva, la regressione, l'estrazione di testo e l'analisi qualitativa sono tutti esempi di analisi.

Tutte e cinque le fasi richiedono strategie, servizi e, in alcuni casi, competenze uniche.

Usi della scienza dei dati

La scienza dei dati ci consente di raggiungere alcuni grandi obiettivi che prima erano impossibili o richiedevano una notevole quantità di tempo e fatica.

A COSA SERVE LA DATA SCIENCE?

• Rilevare anomalie (frode, malattia, criminalità, ecc.)
• Processo decisionale e automazione (controlli precedenti, merito creditizio, ecc.)
• Classificazioni (in un server di posta elettronica, ciò potrebbe significare ordinare le e-mail in cartelle "significative" e "spazzatura")
• Predizioni (vendite, ricavi e fidelizzazione dei clienti)
• Riconoscimento dei modelli (modelli meteorologici, modelli dei mercati finanziari, ecc.)
• Apprezzamento (facciale, voce, testo, ecc.)
• Osservazioni e suggerimenti (in base alle preferenze apprese, i motori di raccomandazione possono indirizzarti a film, ristoranti e libri che potrebbero piacerti)

Ecco alcuni esempi di come le aziende utilizzano la scienza dei dati per innovare nei loro settori, sviluppare nuovi beni e migliorare l'ambiente circostante.

Assistenza sanitaria

Nel settore sanitario, la scienza dei dati ha portato a una serie di scoperte. I professionisti medici stanno scoprendo nuovi modi per comprendere le malattie, praticare la medicina preventiva, diagnosticare le malattie più velocemente ed esplorare nuove opzioni di trattamento grazie a una vasta rete di dati ora disponibile tramite qualsiasi cosa, dagli EMR ai database clinici ai personal fitness tracker.

Auto a guida autonoma

L'analisi predittiva viene utilizzata da Tesla, Ford e Volkswagen nella loro ultima era di veicoli autonomi. Migliaia di minuscole telecamere e sensori vengono utilizzati in queste auto per trasmettere informazioni in tempo reale. Le auto a guida autonoma possono adattarsi ai limiti di velocità, evitare rischiosi cambi di corsia e persino trasportare passeggeri sul percorso più breve utilizzando l'apprendimento automatico, l'analisi predittiva e la scienza dei dati.

la logistica

UPS utilizza l'analisi dei dati per migliorare la produttività sia all'interno dell'azienda che lungo le sue rotte di distribuzione. Lo strumento ORION (On-road Integrated Optimization and Navigation) dell'azienda crea percorsi ottimizzati per i conducenti delle consegne in base a condizioni meteorologiche, traffico, costruzione e altri fattori utilizzando algoritmi e modelli matematici supportati dalla scienza dei dati.

Si prevede che la scienza dei dati farà risparmiare all'azienda di logistica fino a 39 milioni di galloni di carburante e oltre 100 milioni di miglia di consegna all'anno.

Divertimento

Ti chiedi mai come Spotify sembra sempre sapere esattamente quale canzone stai cercando? O come Netflix sa esattamente quali programmi ti piaceranno guardare in modo abbuffato? Il gigante dello streaming musicale curerà attentamente gli elenchi di brani in base al genere musicale o alla band in cui stai attualmente utilizzando la scienza dei dati.
Ti sei avvicinato alla cucina ultimamente? L'aggregatore di dati di Netflix rileverà il tuo bisogno di ispirazione culinaria e suggerirà programmi appropriati dalla sua vasta libreria.

Finanza

Il settore finanziario ha risparmiato milioni di dollari e tempi incalcolabili grazie all'apprendimento automatico e alla scienza dei dati. Natural Language Processing (NLP) viene utilizzato dalla piattaforma Contract Intelligence (COiN) di JP Morgan per elaborare ed estrarre dati vitali da circa 12.000 contratti di credito commerciale all'anno.

Ciò che avrebbe richiesto 360.000 ore di lavoro manuale per essere completato è ora completato in poche ore grazie alla scienza dei dati. Inoltre, società fintech come Stripe e PayPal stanno investendo attivamente nella scienza dei dati per sviluppare software di apprendimento automatico in grado di identificare e prevenire facilmente le frodi.

Sicurezza informatica

Qualsiasi settore trae vantaggio dalla scienza dei dati, ma la sicurezza informatica potrebbe essere la più rilevante. Kaspersky Lab, un'azienda internazionale di sicurezza informatica, utilizza la scienza dei dati e l'apprendimento automatico per rilevare oltre 360.000 nuovi campioni di malware ogni giorno. La capacità della scienza dei dati di identificare e apprendere nuovi metodi di criminalità informatica in tempo reale è fondamentale per la nostra potenziale sicurezza.

Gioco

La scienza dei dati viene anche utilizzata per creare videogiochi e giochi per computer, il che ha portato l'esperienza di gioco a nuovi livelli.

Conclusione

Nel prossimo decennio, i dati saranno il petrolio per le aziende. Le aziende possono ora stimare la crescita futura e valutare potenziali minacce incorporando tecniche di data science nelle loro operazioni. Se sei interessato a una carriera nella scienza dei dati, ora è il momento di iniziare.

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