Cos'è la Data science?

La Data science è lo studio dei dati per estrarre informazioni dettagliate per il business. È un approccio multidisciplinare che combina principi e pratiche nei campi di matematica, statistica, intelligenza artificiale e ingegneria informatica per analizzare grandi quantità di dati. Questa analisi aiuta i data scientist a porre e rispondere a domande come: cosa è successo, perché è successo, cosa accadrà e cosa si può fare con i risultati.

Perché la data science è importante?

La data science è importante perché combina strumenti, metodi e tecnologia per dare un significato ai dati. Le organizzazioni moderne sono inondate di dati; c'è una proliferazione di dispositivi in grado di raccogliere e archiviare automaticamente informazioni. I sistemi online e i portali di pagamento acquisiscono più dati nei settori dell'e-commerce, della medicina, della finanza e di ogni altro aspetto della vita umana. Ci sono dati di testo, audio, video e immagini disponibili in grandi quantità.  

Sfortunatamente, i dati non elaborati non hanno alcun valore, a meno che non siano utili a svolgere delle operazioni. I data scientist possono convertire i dati non elaborati in suggerimenti significativi. Possono scoprire e risolvere problemi di cui le aziende erano totalmente all'oscuro. Le organizzazioni possono utilizzare questi suggerimenti per rendere i clienti più felici, ottimizzare la catena di approvvigionamento o lanciare nuovi prodotti.

Storia della Data science

Sebbene il termine data science non sia nuovo, i significati e le connotazioni sono cambiati nel tempo. La parola è apparsa per la prima volta negli anni '60 come nome alternativo della statistica. Alla fine degli anni '90, i professionisti dell'informatica standardizzano il termine. Una definizione proposta per Data science la interpretava come un campo separato con tre aspetti: progettazione, raccolta e analisi dei dati. Ci sono voluti ancora un altro decennio prima che il termine fosse usato al di fuori del mondo accademico. 

Futuro della data science

Le innovazioni dell'intelligenza artificiale e del machine learning hanno reso l'elaborazione dei dati più veloce ed efficiente. La domanda del settore ha creato un ecosistema di corsi, lauree e posizioni lavorative nel campo della data science. Grazie alle competenze e delle abilità interfunzionali richieste, la data science mostra una forte crescita prevista nei prossimi decenni.

Che utilizzi ha la Data science?

La Data science serve allo studio dei dati principalmente in quattro modi:

1. Analisi descrittiva

L'analisi descrittiva esamina i dati per ottenere informazioni dettagliate su ciò che è accaduto o sta accadendo nell'ambiente dei dati. È caratterizzata da visualizzazioni di dati come grafici a torta, grafici a barre, grafici a linee, tabelle o narrazioni generate. Ad esempio, un servizio di prenotazione di voli può registrare dati come il numero di biglietti prenotati ogni giorno. L'analisi descrittiva rivelerà picchi di prenotazione, crolli di prenotazione e mesi ad alte prestazioni per questo servizio.

2. Analisi diagnostica

L'analisi diagnostica è un esame approfondito o dettagliato dei dati per capire perché un dato evento è avvenuto. È caratterizzato da tecniche quali drill-down, rilevamento dei dati, data mining e correlazioni. È possibile eseguire più operazioni e trasformazioni su un determinato set di dati per scoprire modelli unici in ciascuna di queste tecniche. Ad esempio, un servizio di volo potrebbe approfondire un mese particolarmente positivo per comprendere meglio il picco di prenotazioni. Ciò può evidenziare che molti clienti visitano una determinata città per partecipare a un evento sportivo mensile.

3. Analisi predittiva

L'analisi predittiva utilizza i dati storici per fare previsioni accurate sui modelli di dati che potrebbero verificarsi in futuro. È caratterizzato da tecniche come il machine learning, la previsione, l'abbinamento di schemi e la modellazione predittiva. In ciascuna di queste tecniche, i computer vengono addestrati a decodificare le connessioni di causalità nei dati. Ad esempio, il team del servizio di volo potrebbe utilizzare la data science per prevedere i modelli di prenotazione dei voli per l'anno successivo all'inizio di ogni anno. Il programma per computer o l'algoritmo potrebbero esaminare i dati passati e prevedere picchi di prenotazione per determinate destinazioni a maggio. Avendo anticipato le future esigenze di viaggio dei propri clienti, l'azienda potrebbe cominciare a fare pubblicità mirata per quelle città a partire da febbraio.

4. Analisi prescrittiva

L'analisi prescrittiva porta i dati predittivi a un livello superiore. Non solo prevede ciò che è probabile che accada, ma suggerisce anche una risposta ottimale a tale risultato. Può analizzare le potenziali implicazioni di diverse scelte e consigliare la serie di operazioni più adeguata. Utilizza l'analisi dei grafici, la simulazione, l'elaborazione di eventi complessi, le reti neurali e i motori di raccomandazione del machine learning.         
Tornando all'esempio delle prenotazioni dei voli, l'analisi prescrittiva potrebbe esaminare le campagne di marketing storiche per massimizzare il vantaggio dell'imminente picco di prenotazioni. Un data scientist potrebbe proiettare i risultati delle prenotazioni per diversi livelli di spesa di marketing su vari canali di marketing. Queste previsioni di dati darebbero alla compagnia di prenotazione del volo maggiore sicurezza nelle proprie decisioni di marketing.

Quali sono i vantaggi della data science per il business?

La data science sta rivoluzionando il modo in cui operano le aziende. Molte aziende, indipendentemente dalle dimensioni, necessitano di una solida strategia di data science per guidare la crescita e tenersi in vantaggio. Tra i vantaggi chiave includiamo:

Scoperta di modelli di trasformazione sconosciuti

La data science permette alle aziende di scoprire nuovi modelli e relazioni che hanno il potenziale per trasformare l'organizzazione. Può rivelare modifiche a basso costo alla gestione delle risorse per il massimo impatto sui margini di profitto. Ad esempio, un'azienda di e-commerce utilizza la Data Science per scoprire che vengono generate troppe query dei clienti dopo l'orario di lavoro. Le indagini rivelano che è più probabile che i clienti acquistino se ricevono una risposta tempestiva anziché una risposta il giorno lavorativo successivo. Implementando un servizio clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, l'azienda aumenta i propri ricavi del 30%.

Innovare nuovi prodotti e soluzioni

La Data Science può rivelare lacune e problemi che altrimenti passerebbero inosservati. Informazioni più dettagliate in merito alle decisioni di acquisto, dei feedback dei clienti e dei processi aziendali possono favorire l'innovazione nelle operazioni interne e nelle soluzioni esterne. Ad esempio, una soluzione di pagamento online può utilizzare la Data Science per raccogliere e analizzare i commenti sull'azienda da parte dei clienti nei social media. L'analisi rivela che i clienti dimenticano le password durante i periodi di punta degli acquisti e non sono soddisfatti dell'attuale sistema di recupero delle password. L'azienda può reinventare una soluzione migliore e riscontrare un aumento significativo della soddisfazione del cliente.

Ottimizzazione in tempo reale

È molto difficile per le aziende, in particolare per le aziende di grandi dimensioni, rispondere in tempo reale a condizioni in costante cambiamento. Ciò può causare perdite significative o interruzioni dell'attività commerciale. La Data Science può aiutare le aziende a prevedere i cambiamenti e reagire in modo ottimale alle diverse circostanze. Ad esempio, una compagnia di spedizioni basata su trasporto via camion utilizza la Data Science per ridurre i tempi di inattività in caso di guasto dei camion. Identificano i percorsi e gli schemi di turno che portano a guasti più frequenti e modificano gli orari dei camion. Successivamente creano un inventario di pezzi di ricambio comuni che necessitano di frequenti sostituzioni in modo che i camion possano essere riparati più velocemente.  

Cos'è il processo di Data Science?

Un problema aziendale in genere dà inizio al processo di data science. Un data scientist lavorerà con le parti interessate dell'azienda per capire di cosa essa ha bisogno. Una volta che il problema è stato definito, il data scientist può risolverlo utilizzando il processo di data science OSEMN:

O – Ottenere dati

I dati possono essere preesistenti, di nuova acquisizione o un archivio di dati scaricabile da Internet. I data scientist possono estrarre dati da database interni o esterni, software CRM aziendale, registri del server Web, social media o acquistarli da fonti di terze parti affidabili.

S – Scrubbing dei dati

Lo scrubbing dei dati, o pulizia dei dati, è il processo di standardizzazione dei dati secondo un formato predeterminato. Include la gestione dei dati mancanti, la correzione di errori di dati e la rimozione di eventuali valori anomali. Alcuni esempi di pulizia dei dati sono: 

  • Modifica di tutti i valori di data in un formato standard comune.  
  • Correzione di errori di ortografia o spazi aggiuntivi.  
  • Correzione di imprecisioni matematiche o rimozione di virgole da numeri grandi.

E – Esplorazione dei dati

L'esplorazione dei dati è un'analisi preliminare dei dati che viene utilizzata per pianificare ulteriori strategie di modellazione dei dati. I data scientist acquisiscono una comprensione iniziale dei dati utilizzando statistiche descrittive e strumenti di visualizzazione dei dati. Quindi esplorano i dati per identificare modelli interessanti che possono essere studiati o attuati.      

M – Modellamento dei dati

Gli algoritmi software e di machine learning vengono utilizzati per ottenere informazioni più dettagliate, prevedere i risultati e prescrivere la serie di operazioni più adeguata. Le tecniche di machine learning come l'associazione, la classificazione e il clustering vengono applicate al set di dati di addestramento. Il modello potrebbe essere testato rispetto a dati di test predeterminati per valutare l'accuratezza dei risultati. Il modello di dati può essere perfezionato molte volte per migliorare la qualità dei risultati. 

N – Interpretazione dei risultati

I data scientist collaborano con analisti e aziende per convertire le informazioni dettagliate sui dati in operazioni. Creano diagrammi, grafici e diagrammi per rappresentare tendenze e previsioni. La sintesi dei dati aiuta le parti interessate a comprendere e implementare i risultati in modo efficace.

Cosa sono le tecniche di Data Science?

I professionisti della data science utilizzano i sistemi informatici per seguire il processo di Data Science. Le migliori tecniche utilizzate dai data scientist sono:

Classificazione

La classificazione è l'ordinamento dei dati in gruppi o categorie specifici. I computer sono addestrati a riconoscere qualsiasi tipo di dati. I set di dati noti vengono utilizzati per creare algoritmi decisionali in un computer che elabora e classifica rapidamente i dati. Ad esempio:  

  • Ordina i prodotti come popolari o non popolari·  
  • Ordina le domande di assicurazione come ad alto o basso rischio  
  • Ordina i commenti sui social media in positivi, negativi o neutri.

I professionisti della data science utilizzano i sistemi informatici per seguire il processo di Data Science. 

Regressione

La regressione è il metodo per trovare una relazione tra due punti dati apparentemente non correlati. La connessione è solitamente modellata su a una formula matematica e rappresentata come un grafico o curve. Quando il valore di un punto dati è noto, la regressione viene utilizzata per prevedere l'altro punto dati.. Ad esempio:  

  • Il tasso di diffusione delle malattie trasmesse per via aerea. 
  •  Il rapporto tra soddisfazione del cliente e numero di dipendenti.  
  • La relazione tra il numero di caserme dei vigili del fuoco e il numero di feriti a causa di un incendio in un determinato luogo. 

Clustering

Il clustering è un metodo per raggruppare dati strettamente correlati per cercare schemi e anomalie. Il clustering è diverso dall'ordinamento perché i dati non possono essere classificati con precisione in categorie fisse. Quindi i dati sono raggruppati in relazioni più probabili. Il clustering consente di scoprire nuovi modelli e relazioni. Ad esempio:  
  • Raggruppare i clienti con un comportamento di acquisto simile per un migliore servizio clienti.  
  • Raggruppare il traffico di rete per identificare i modelli di utilizzo quotidiano e identificare più rapidamente un attacco di rete.  
  • Raggruppa gli articoli in più categorie di notizie diverse e utilizza queste informazioni per trovare contenuti di notizie false.

Il principio alla base delle tecniche di data science

Sebbene i dettagli varino, i principi alla base di queste tecniche sono:
  • Insegna a una macchina come ordinare i dati in base a un set di dati noto. Ad esempio, le parole chiave campione vengono fornite al computer con il relativo valore di ordinamento. "Felice" è positivo, mentre "Odio" è negativo.
  • Fornisci dati sconosciuti alla macchina e consenti al dispositivo di ordinare il set di dati in modo indipendente.
  •  Consentire imprecisioni nei risultati e gestire il fattore di probabilità del risultato.  

Quali sono le diverse tecnologie della Data Science?

I professionisti della Data Science lavorano con tecnologie complesse come:

  1. Intelligenza artificiale: I modelli di machine learning e il relativo software vengono utilizzati per l'analisi predittiva e prescrittiva.
  2. Cloud computing: Le tecnologie cloud hanno offerto ai data scientist la flessibilità e la potenza di elaborazione necessarie per l'analisi avanzata dei dati.
  3. Internet of Things: IoT si riferisce a vari dispositivi che possono connettersi automaticamente a Internet. Questi dispositivi raccolgono dati per iniziative di data science. Generano enormi quantità di dati che possono essere utilizzati per il data mining e l'estrazione dei dati.
  4. Calcolatori quantistici: i calcolatori quantistici possono eseguire calcoli complessi ad alta velocità. I data scientist più esperti li utilizzano per creare algoritmi quantitativi complessi.

Data science è un termine onnicomprensivo per altri ruoli e campi relativi ai dati. Diamo un'occhiata ad alcuni di essi:

Qual è la differenza tra data science e analisi dei dati?

Sebbene i termini possano essere usati in modo intercambiabile, l'analisi dei dati è un sottoinsieme della Data Science. Data Science è un termine generico per tutti gli aspetti dell'elaborazione dei dati, dalla raccolta alla modellazione fino agli approfondimenti delle informazioni dettagliate. D'altra parte, l'analisi dei dati si occupa principalmente di statistica, matematica e analisi delle statistiche. Si concentra solo sull'analisi dei dati, mentre la Data Science è correlata al quadro più ampio dei dati organizzativi. Nella maggior parte dei luoghi di lavoro, data scientist e analisti dei dati lavorano insieme per ottenere obiettivi aziendali comuni. Un analista di dati può dedicare più tempo all'analisi di routine, fornendo report regolari. Un data scientist può progettare il modo in cui i dati vengono archiviati, manipolati e analizzati. In poche parole, un analista dà un senso ai dati esistenti, mentre un Data Scientist crea nuovi metodi e strumenti per elaborare i dati per l'utilizzo da parte degli analisti.

Qual è la differenza tra data science e analisi dei dati aziendali?

Sebbene vi sia una sovrapposizione tra data science e analisi dei dati aziendali, la differenza fondamentale è l'uso della tecnologia in ogni campo. I data scientist lavorano a stretto contatto con la tecnologia dei dati rispetto agli analisti aziendali. Gli analisti aziendali colmano il divario tra business e IT. Definiscono business case, raccolgono informazioni dalle parti interessate o convalidano soluzioni. I data scientist, d'altra parte, utilizzano la tecnologia per lavorare con i dati aziendali. Possono scrivere programmi, applicare tecniche di machine learning per creare e sviluppare nuovi algoritmi. I data scientist non solo comprendono il problema, ma possono anche creare uno strumento che fornisce soluzioni al problema. Non è raro trovare analisti aziendali e data scientist che lavorano nello stesso team. Gli analisti aziendali prendono l'output dei data scientist e lo utilizzano per raccontare una storia che l'azienda nel suo complesso può comprendere.

Qual è la differenza tra data science e data engineering?

I data engineer costruiscono e gestiscono i sistemi che permettono ai data scientist di accedere e interpretare i dati. Lavorano più strettamente con la tecnologia sottostante rispetto a un data scientist. Il ruolo generalmente prevede la creazione di modelli di dati, la creazione di Data Pipeline e la supervisione dell'estrazione, trasformazione, caricamento (ETL). A seconda della configurazione e delle dimensioni dell'organizzazione, il data engineer può anche gestire l'infrastruttura correlata come l' archiviazione di big-data, lo streaming e le piattaforme di elaborazione come Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). I data scientist utilizzano i dati elaborati dai data engineer per creare e addestrare modelli predittivi. I data scientist possono quindi consegnare i risultati agli analisti per prendere ulteriori decisioni.

Qual è la differenza tra data science e machine learning?

Il machine learning è la scienza dell'addestramento di macchine al fine di analizzare e apprendere dai dati come fanno gli esseri umani. È uno dei metodi utilizzati nei progetti di Data Science per ottenere informazioni dettagliate automatizzate dai dati. Gli ingegneri di machine learning sono specializzati in informatica, algoritmi e competenze di codifica specifiche per i metodi di machine learning. I data scientist potrebbero utilizzare metodi di machine learning come strumento o lavorare a stretto contatto con altri ingegneri di machine learning per elaborare i dati.

Qual è la differenza tra data science e statistica? 

La statistica è un campo basato sulla matematica che cerca di raccogliere e interpretare dati quantitativi. Al contrario, la Data Science è un campo multidisciplinare che utilizza metodi, processi e sistemi scientifici per estrarre conoscenza dai dati in varie forme. I data scientist utilizzano metodi di molte discipline, inclusa la statistica. Tuttavia, i campi differiscono nei loro processi e nei problemi che studiano.  

Quali sono i vari strumenti della Data Science?

AWS ha una gamma di strumenti per supportare i data scientist in tutto il mondo:

Archiviazione dati

Per il data warehouse, Amazon Redshift può eseguire query complesse su dati strutturati o non strutturati. Analisti e data scientist possono utilizzare AWS Glue per gestire e cercare dati. AWS Glue crea automaticamente un catalogo unificato di tutti i dati nel data lake, con i metadati allegati per renderlo rilevabile.

Machine learning

Amazon SageMaker è un servizio di machine learning completamente gestito che viene eseguito su Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). Permette agli utenti di organizzare i dati, creare, addestrare e implementare modelli di machine learning e dimensionare le operazioni.

Analisi

Cosa fa un data scientist?

Un data scientist può utilizzare una gamma di diverse tecniche, strumenti e tecnologie come parte del processo di data science. In base al problema, scelgono le migliori combinazioni per risultati più rapidi e accurati.

Il ruolo e il lavoro quotidiano di un data scientist variano a seconda delle dimensioni e dei requisiti dell'organizzazione. Sebbene in genere seguano il processo di data science, i dettagli possono variare. Nei team di data science più grandi, un data scientist può collaborare con altri analisti, ingegneri, esperti di machine learning e statistici per garantire che il processo di data science venga seguito end-to-end e che gli obiettivi aziendali vengano raggiunti. 

Tuttavia, nei team più piccoli, un data scientist può avere diversi ruoli. Sulla base dell'esperienza, delle abilità e del background educativo, possono svolgere più ruoli o ruoli sovrapposti. In questo caso, le loro responsabilità quotidiane potrebbero includere l'ingegneria, l'analisi e il machine learning insieme alle metodologie di base di Data Science. 

Quali sono le sfide affrontate dai data scientist?

Origini dati multiple

Diversi tipi di app e strumenti generano dati in vari formati. I data scientist devono pulire e preparare i dati per renderli coerenti. Questo può essere noioso e richiedere molto tempo.

Capire il problema dell'azienda

I data scientist devono collaborare con più parti interessate e manager aziendali per definire il problema da risolvere. Questo può essere difficile, soprattutto nelle grandi aziende con più team che hanno requisiti diversi.

Eliminazione dei bias

Gli strumenti di machine learning non sono del tutto accurati e di conseguenza possono esserci alcune incertezze o pregiudizi. I bias sono squilibri nei dati di formazione o nel comportamento di previsione del modello tra diversi gruppi, come l'età o la fascia di reddito. Ad esempio se uno strumento viene addestrato principalmente su dati provenienti da soggetti di mezza età, potrebbe essere meno accurato fare previsioni riguardanti giovani e anziani. Il campo del machine learning offre l'opportunità di affrontare gli errori rilevandoli e misurandoli nei dati e nel modello.

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