L'obiettivo della scienza dei dati è acquisire conoscenze utili da enormi quantità di informazioni non strutturate e strutturate. L'obiettivo principale del campo è trovare spiegazioni per i misteri di cui attualmente ignoriamo. Gli esperti nel campo della scienza dei dati impiegano un'ampia varietà di metodi, attingendo da campi diversi come l'informatica, l'analisi predittiva, la statistica e l'apprendimento automatico, per analizzare grandi set di dati alla ricerca di modelli e approfondimenti precedentemente imprevisti. Continua a leggere per saperne di più sul processo di data science e su cosa sia una laurea in data science. Godetevi il viaggio!
Che cos'è la scienza dei dati?
Matematica, statistica, analisi avanzate, intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico fanno tutti parte del toolkit di data science, che viene utilizzato in tandem con conoscenze specifiche del dominio per estrarre i dati di un'organizzazione per ottenere approfondimenti. Decisioni e piani possono essere meglio informati da questi risultati.
A causa del numero crescente di fonti di dati disponibili, la scienza dei dati è un campo in rapida espansione in ogni settore. Stanno diventando sempre più importanti poiché le aziende si affidano a loro per analizzare i dati e formulare raccomandazioni concrete per migliorare le prestazioni. Gli analisti sono in grado di ricavare informazioni utili grazie ai numerosi ruoli, strumenti e processi del ciclo di vita della scienza dei dati.
Fasi del progetto di scienza dei dati
Di seguito sono riportate le fasi di un progetto di data science:
#1. Ingestione di dati
La fase di raccolta dati del ciclo di vita inizia con la raccolta di dati grezzi strutturati e non strutturati da tutte le fonti applicabili. L'inserimento manuale dei dati, il web scraping e lo streaming continuo di dati da sistemi e dispositivi sono tutti esempi di tali tecniche. I dati strutturati, come le informazioni sui clienti, possono essere raccolti da una varietà di fonti, mentre i dati non strutturati possono provenire da file di registro, file multimediali, immagini, Internet of Things (IoT) e social media.
#2. Conservazione ed elaborazione dei dati
Poiché i dati sono disponibili in un'ampia varietà di forme e strutture, le aziende devono valutare diverse opzioni per archiviarli. I flussi di lavoro per i modelli di analisi, machine learning e deep learning sono semplificati con l'uso di standard stabiliti dai team di gestione dei dati. I processi ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) o altre tecnologie di integrazione dei dati vengono utilizzati per pulire, deduplicare, trasformare e combinare i dati in questa fase. Prima di essere caricati in un data warehouse, un data lake o un altro repository, questa preparazione dei dati è fondamentale per migliorare la qualità dei dati.
#3. Analisi dei dati
Per indagare su pregiudizi, tendenze, intervalli e distribuzioni di valori all'interno dei dati, i data scientist eseguono analisi esplorative dei dati. La generazione di ipotesi per i test a/b è guidata da questa esplorazione dell'analisi dei dati. Consente inoltre agli analisti di capire se i dati sono utili o meno per le loro attività di analisi predittiva, machine learning o creazione di modelli di deep learning. Le organizzazioni possono diventare più scalabili se iniziano a fare affidamento sulle informazioni fornite dai modelli, che dipendono dalla correttezza del modello.
# 4. Comunicare
I report e altre visualizzazioni di dati vengono quindi utilizzati per aiutare gli analisti aziendali e altri responsabili delle decisioni a comprendere i risultati e le loro implicazioni per l'azienda. I data scientist possono anche utilizzare componenti integrati in linguaggi di programmazione come R e Python, oppure potrebbero rivolgersi a strumenti di visualizzazione specializzati.
Strumenti di scienza dei dati
I linguaggi di programmazione più comuni sono quelli utilizzati dai data scientist per eseguire la regressione statistica e l'analisi esplorativa dei dati. Questi programmi gratuiti e open source hanno funzionalità integrate per la rappresentazione grafica, l'apprendimento automatico e l'analisi statistica. I seguenti sono esempi di tali lingue:
Atelier R: Linguaggio software gratuito e ambiente di sviluppo per l'analisi statistica e la visualizzazione.
Pitone: È un linguaggio informatico altamente adattabile e dinamico. Python viene fornito con una pletora di moduli di analisi dei dati tra cui NumPy, Pandas e Matplotlib. I data scientist possono utilizzare servizi come GitHub e Jupyter Notebooks per collaborare a progetti e condividere codice e dati.
È possibile che alcuni data scientist preferiscano lavorare con un'interfaccia utente grafica e due strumenti aziendali diffusi per l'analisi statistica sono:
SAS: Pacchetto software all-in-one per analisi dei dati, reporting, data mining e modellazione predittiva; offre visualizzazioni e dashboard interattivi.
SPSS per IBM: Include sofisticati strumenti di analisi statistica, una pletora di algoritmi di apprendimento automatico, capacità di analisi del testo, scalabilità open source, integrazione di big data e un framework di distribuzione semplice.
I data scientist e i loro strumenti
I data scientist imparano anche a utilizzare i database NoSQL, il framework open source Apache Spark e la popolare piattaforma di elaborazione dati Apache Hadoop. Sono anche esperti in un'ampia varietà di strumenti di visualizzazione dei dati, dagli strumenti grafici integrati che si trovano nelle presentazioni aziendali e nelle applicazioni per fogli di calcolo (come Microsoft Excel) al software di visualizzazione commerciale specializzato (come Tableau e IBM Cognos) e open-source strumenti (come D3.js (una libreria JavaScript per la creazione di visualizzazioni di dati interattive) e grafici RAW). PyTorch, TensorFlow, MXNet e Spark MLib sono solo alcuni dei framework più diffusi utilizzati dai data scientist durante lo sviluppo di modelli di machine learning.
Nonostante la crescente domanda di data scientist, può essere difficile per le aziende trovare e trattenere i talenti di cui hanno bisogno per massimizzare il ritorno sull'investimento dalle loro iniziative di data science. Per colmare questo vuoto, diverse organizzazioni utilizzano piattaforme multiutente DSML (data science, machine learning), creando così la posizione di "citizen data scientist".
Cos'è la laurea in scienze dei dati
Molte competenze trasferibili vengono insegnate agli studenti nei corsi di laurea in scienze dei dati. Questi includono l'analisi dei dati, la programmazione di computer, la modellazione predittiva, la statistica, il calcolo e l'economia. Inoltre, gli studenti che studiano scienza dei dati spesso imparano a trasmettere le loro scoperte e i suggerimenti basati sui dati in modi semplici da comprendere per i loro coetanei. Anche i fondamenti dell'intelligenza artificiale (AI), dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo sono spesso inclusi in un curriculum di scienza dei dati.
Gli studenti curiosi della portata di una laurea in scienze dei dati dovrebbero sapere che i suoi titolari trovano lavoro in una vasta gamma di settori. Alcuni laureati, ad esempio, vengono utilizzati per lo sviluppo di soluzioni di data mining, mentre altri vengono utilizzati per applicare l'analisi predittiva al business. I data scientist sono esperti nel prevedere il futuro combinando la loro conoscenza di machine learning, statistiche e algoritmi.
L'analisi predittiva ha molte applicazioni nel mondo reale, come la previsione del comportamento dei consumatori e delle tendenze di acquisto, l'ottimizzazione dei processi, l'aumento dei ricavi, l'individuazione di frodi e la riduzione al minimo dei rischi. I servizi finanziari, la produzione, la sanità, la tecnologia dell'informazione, la vendita al dettaglio, l'istruzione, il governo, l'energia e le assicurazioni sono solo alcuni dei settori che attualmente utilizzano l'analisi predittiva.
Anche i metadati, che sono la conoscenza dei dati, sono una parte cruciale dei dati. Chi l'ha fatto, quando, dove e da chi, così come quanti dati ci sono e dove sono conservati. I metadati sono preziosi perché forniscono agli utenti più informazioni con cui lavorare, mantengono i dati accurati e chiariscono i termini. Compiti importanti nella gestione dei metadati includono la creazione di repository sicuri, la correzione dei metadati e la garanzia che la tecnologia possa accedere ai metadati quando è necessario, tutte operazioni eseguite dai data scientist e dai loro colleghi.
Che cos'è la scienza dei dati vs l'analisi
Molte persone usano i termini in modo intercambiabile, tuttavia, l'ampiezza è la principale distinzione tra scienza dei dati e analisi dei big data. La scienza dei dati è un termine generico per una varietà di discipline utilizzate per analizzare enormi volumi di dati. Il software di analisi dei dati è una forma specializzata di questo e può essere visto come parte integrante del processo nel suo complesso. L'obiettivo dell'analisi è ottenere informazioni che possono essere utilizzate immediatamente basandosi sulle domande che sono già state poste.
Le due discipline differiscono anche molto per quanto spazio c'è per la scoperta. Invece di concentrarsi sull'ottimizzazione delle query, i data scientist esplorano set di dati di grandi dimensioni, spesso non strutturati, alla ricerca di modelli. L'analisi mirata dei dati, con domande specifiche in mente a cui è possibile rispondere con i dati disponibili, produce risultati superiori. Mentre l'analisi dei big data si concentra sulla ricerca di risposte alle domande, la scienza dei dati genera approfondimenti più ampi che si concentrano su quali domande dovrebbero essere affrontate.
I data scientist sono meno interessati a fornire risposte definitive e più interessati a esplorare nuove vie di indagine. Le tendenze potenziali vengono stabilite sulla base dei dati esistenti e vengono realizzati metodi di analisi e modellazione migliorati.
Tuttavia, le due discipline sono complementari; i loro rispettivi doveri sono strettamente intrecciati. La scienza dei dati pone le basi cruciali e analizza grandi set di dati per generare prime impressioni utili, tendenze future potenziali e potenziali intuizioni. Questi dati da soli possono aiutare a migliorare la classificazione e la comprensione delle informazioni, rendendole utili in aree come la modellazione, il miglioramento dell'apprendimento automatico e il miglioramento dei sistemi di intelligenza artificiale. Tuttavia, la scienza dei dati solleva problemi vitali che non abbiamo mai considerato prima offrendo poche soluzioni concrete. Inoltre, l'uso dell'analisi dei dati ci consente di trasformare le lacune nelle nostre conoscenze in utili intuizioni.
Processo di scienza dei dati
I data scientist utilizzano una procedura metodica per analizzare, visualizzare e modellare enormi set di dati, e questo è ciò a cui si riferisce il termine "Data Science". Possono utilizzare meglio le risorse a loro disposizione e fornire un valore significativo all'azienda seguendo un processo di data science. Questo aiuta le organizzazioni a risparmiare denaro mantenendo più clienti attuali e attirandone di nuovi. I dati grezzi non strutturati e strutturati possono entrambi trarre vantaggio da un metodo di data science, che aiuta a scoprire schemi nascosti. La procedura aiuta anche a trovare un rimedio affrontando la questione aziendale come un progetto. Quindi, scopriamo esattamente cos'è un processo di data science e come funziona dall'inizio alla fine.
Fasi del processo di scienza dei dati
Di seguito sono riportati i passaggi del processo di data science:
#1. Inquadrare il problema
È pratico identificare prima la natura del problema in questione. Le domande sui dati devono essere trasformate in domande sull'azienda a cui si possa rispondere. Nella maggior parte dei casi, le risposte delle persone alle domande sui loro problemi sarebbero vaghe. Il primo passo è imparare come prendere questi input e fornire risultati utili.
#2. Raccolta dei dati grezzi per il problema
La raccolta dei dati necessari è il passaggio successivo alla definizione del problema durante il tentativo di trovare una soluzione a un problema aziendale. Le modalità di raccolta e acquisizione dei dati devono essere considerate parte di questo processo. I database possono essere scansionati internamente o acquistati da fornitori di terze parti.
#3. Elaborazione dei dati da analizzare
Una volta completate le prime due fasi e raccolti tutti i dati necessari, sarà necessario elaborarli prima di passare alla fase di analisi. Se i dati non sono stati conservati correttamente, possono diventare confusi e soggetti a imprecisioni che possono distorcere i risultati. Tra questi problemi ci sono valori mancanti, valori duplicati, valori impostati su null quando dovrebbero essere zero e molti altri. Per ottenere risultati più affidabili, dovrai esaminare i dati e correggere eventuali problemi riscontrati.
#4. Esplorare i dati
Qui, dovrai pensare a soluzioni che aiutino a scoprire connessioni e intuizioni latenti. Dovrai scavare più a fondo nei numeri per scoprire approfondimenti, incluso ciò che sta determinando un aumento o una diminuzione delle vendite dei prodotti. È necessario prestare maggiore attenzione o valutare questo tipo di informazioni. Questa è una parte estremamente importante di qualsiasi procedura di data science.
#5. Esecuzione di analisi approfondite
In questa sezione ti verranno poste domande che richiedono una conoscenza di aritmetica, statistica e tecnologia. Per analizzare efficacemente i dati e trovare tutti gli insight in essi contenuti, devi utilizzare tutti gli strumenti di data science a tua disposizione. È possibile che tu debba sviluppare un modello predittivo in grado di distinguere tra clienti tipici e clienti a basso rendimento. Nella tua ricerca, potresti imbatterti in vari criteri, come l'età o l'attività sui social media, che svolgono un ruolo importante nel determinare chi acquisterebbe un particolare servizio o prodotto.
#6. Comunicare i risultati di questa analisi
Dopo aver preso queste misure, è necessario comunicare efficacemente i risultati e le intuizioni al responsabile delle vendite responsabile. Una corretta comunicazione aiuterà a trovare una soluzione al compito a portata di mano. L'azione può derivare da una comunicazione efficace. D'altra parte, una comunicazione inefficace può portare all'inazione.
Significato del processo di scienza dei dati
Di seguito è riportato il significato del processo di data science:
#1. Produce risultati migliori e aumenta la produttività
Non c'è dubbio che esista un vantaggio competitivo per qualsiasi organizzazione che disponga di dati o abbia accesso ai dati. L'organizzazione può ottenere i dati di cui ha bisogno in una varietà di formati e utilizzarli per prendere decisioni informate. vengono tratte conclusioni e i dirigenti dell'azienda acquisiscono fiducia in tali conclusioni attraverso l'uso di un approccio di scienza dei dati supportato da dati e statistiche. Ciò migliora la posizione competitiva e la produzione dell'azienda.
#2. Semplifica la creazione di report
I dati vengono in genere utilizzati per raccogliere valori e quindi generare report basati su tali numeri. Una volta che i dati sono stati ripuliti e inseriti nel framework, è possibile accedervi con un solo clic e la compilazione dei report richiede solo pochi minuti.
#3. Veloce, preciso e più affidabile
È fondamentale garantire un processo rapido e privo di errori di raccolta di informazioni e statistiche. Quando applicato ai dati, un approccio di data science non lascia quasi spazio agli errori. Ciò garantisce un maggior grado di precisione nella procedura successiva. La procedura produce anche risultati superiori. Più rivali spesso condividono le stesse informazioni. L'azienda con le informazioni più precise e affidabili ne uscirà vittoriosa.
#4. Archiviazione e distribuzione facili
Enormi quantità di dati richiedono strutture di archiviazione altrettanto massicce. Ciò aumenta la possibilità che alcune informazioni o dati vengano persi o interpretati erroneamente. Documenti e file complicati possono essere classificati e archiviati in modo più ordinato grazie all'uso dell'infrastruttura digitale da parte di un processo di data science. Ciò semplifica il processo di ottenimento e utilizzo delle informazioni. Un altro vantaggio della scienza dei dati è che i dati vengono conservati digitalmente.
#5. Riduzione dei costi
L'utilizzo di un processo di data science per raccogliere e archiviare i dati elimina la necessità di raccogliere e analizzare ripetutamente gli stessi dati. È molto facile duplicare file digitali a scopo di backup. La trasmissione e l'archiviazione dei dati di ricerca sono semplificate. La società risparmia denaro come risultato di questo. Promuove inoltre risparmi sui costi prevenendo la perdita di informazioni che altrimenti verrebbero scritte. L'adozione di una procedura di data science aiuta anche a mitigare le perdite causate da informazioni insufficienti. I costi possono essere ulteriormente ridotti quando i dati vengono utilizzati per prendere decisioni ponderate e sicure di sé.
#6. Sicuro e protetto
La sicurezza dei dati è molto migliorata quando vengono archiviati digitalmente tramite una procedura di data science. L'aumento del valore dei dati nel tempo ha portato a un aumento della frequenza dei furti di dati. Dopo che i dati sono stati elaborati, vengono crittografati e protetti da accessi illegali utilizzando una varietà di strumenti.
Carriere per i maggiori data scientist
Aziende come Apple, Amazon, Facebook e Google non sono le uniche ad aver bisogno di data scientist. I data scientist sono richiesti in molti settori, tra cui l'industria automobilistica, la sanità, il settore delle telecomunicazioni e il settore energetico. Le specializzazioni popolari nel campo della scienza dei dati includono:
#1. Ingegnere del software
Un architetto di applicazioni è un professionista del software che aiuta nella pianificazione, nello sviluppo e nella valutazione dei sistemi software.
#2. Sviluppatore di Business Intelligence
Gli sviluppatori BI creano risorse BI come report e software. Creano anche strategie per il data mining.
#3. Ingegnere dei dati
I data scientist valutano le enormi quantità di dati raccolti e preparati dai data engineer.
#4. Architetto d'impresa
Coloro che lavorano come architetti d'impresa hanno il compito di garantire che le loro aziende stiano impiegando le strategie tecnologiche più efficaci.
#5. Ingegnere di apprendimento automatico
Gli ingegneri specializzati in machine learning programmano sistemi autonomi utilizzati per sviluppare modelli di previsione. Più a lungo viene utilizzato il software, più accurati cresceranno i suoi modelli predittivi.
Stipendio medio per Data Science Major
PayScale riferisce che il reddito annuo per i data scientist nel 10% inferiore della distribuzione salariale è di circa $ 66,000, con un compenso medio di circa $ 96,000. Gli stipendi annuali per il 10% più ricco dei guadagni superano i $ 134,000.
Lo stipendio di un dipendente può variare da $ 30,000 a $ 60,000 o più, a seconda del grado di esperienza, istruzione e certificazioni, nonché del settore in cui lavora e dell'ubicazione della sua posizione. Il certificato Data Science Professional di IBM, il Certified Data Scientist di SAS e l'MCSE di Microsoft: Data Management and Analytics sono solo alcuni altri esempi di certificati pertinenti.
Che cos'è la scienza dei dati e il cloud computing?
Il cloud computing consente la scalabilità della scienza dei dati offrendo l'accesso a più risorse come potenza di calcolo, spazio di archiviazione e altri strumenti. Poiché i set di big data vengono abitualmente utilizzati nella scienza dei dati, è fondamentale disporre di strumenti in grado di scalare con i dati, in particolare per i progetti urgenti. I data lake e altre soluzioni di archiviazione basate su cloud offrono anche un facile accesso all'infrastruttura di archiviazione progettata per gestire enormi quantità di dati. Gli utenti finali traggono vantaggio dall'adattabilità di questi sistemi di archiviazione poiché possono distribuire rapidamente enormi cluster secondo necessità.
Possono fare alcuni sacrifici temporanei in cambio di un maggiore risultato a lungo termine aggiungendo nodi di elaborazione supplementari per accelerare le attività di elaborazione dei dati. Le strutture dei prezzi per le piattaforme cloud possono variare da utente a utente, dalle grandi aziende alle aziende alle prime armi, e sono progettate per soddisfare tutti gli utenti intermedi.
I set di strumenti per la scienza dei dati in genere fanno ampio uso di tecnologie open source. Quando le risorse sono ospitate nel cloud, i team non devono preoccuparsi di configurarle o mantenerle aggiornate sui propri computer locali. L'accesso ai progressi tecnologici e agli approfondimenti sui dati è ulteriormente democratizzato dal fatto che diversi fornitori di cloud offrono kit di strumenti preconfezionati che consentono ai data scientist di sviluppare modelli senza codifica.
Quanto è difficile la scienza dei dati?
La scienza dei dati è un'area di studio impegnativa. Ciò è dovuto a una serie di fattori, il più significativo dei quali è l'ampiezza delle competenze richieste. La scienza dei dati si basa su una base di matematica, statistica e programmazione informatica. Dal punto di vista matematico, abbiamo l'algebra lineare, la teoria della probabilità e la statistica.
La scienza dei dati richiede la codifica?
Sì, poiché i data scientist utilizzano linguaggi di programmazione come Python e R per creare modelli di apprendimento automatico e gestire enormi set di dati.
Di quali competenze hanno bisogno i data scientist?
Di seguito sono riportate le competenze necessarie a un data scientist:
- Programmazione.
- Statistica e probabilità.
- Data wrangling e gestione database.
- Apprendimento automatico e apprendimento profondo.
- Visualizzazione dati.
- Cloud computing.
- Abilità interpersonali
Considerazioni finali
I data scientist svolgono un ruolo cruciale nelle loro aziende e prosperano quando il loro lavoro li sfida intellettualmente e offre loro l'opportunità di applicare la loro esperienza di problem solving. A causa della grave mancanza di data scientist in tutto il paese, anche la loro esperienza è molto richiesta. Coloro che studiano scienze dei dati possono trovare diverse possibilità gratificanti a causa dell'elevata domanda del settore e dell'adattabilità delle competenze dei suoi laureati.
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Riferimenti
