Data Science: cos’è e cosa si studia

La Data Science, in italiano Scienza dei Dati, è un settore interdisciplinare che utilizza metodi scientifici per estrarre valore dai dati attraverso una specifica fase di analisi da parte di un esperto. Quest’ultimo prende il nome di Data Scientist e, combinando le competenze in varie discipline tra cui statistica, informatica ed economia aziendale, analizza i dati raccolti dal Web, dagli smartphone, dai clienti, dai sensori e da altre fonti. In questo modo le aziende hanno la possibilità di conoscere i trend e produce insight per prendere decisioni più mirate e creare prodotti e servizi più innovativi.

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Data Science: le fasi del processo di analisi

Per creare dei modelli di dati da poter sfruttare si segue di solito un processo costituito da diverse fasi di lavoro. Le principali sono le seguenti:

  • Pianificazione: definire un progetto e i risultati potenziali;
  • Preparazione: creare un giusto ambiente di lavoro fornendo ai data scientist gli strumenti e le risorse necessarie;
  • Inserimento: caricare i dati nell’ambiente di lavoro;
  • Esplorazione: analizzare, esplorare e visualizzare i dati;
  • Creazione di modelli: creare i modelli in modo che vengano eseguiti come richiesto
  • Implementazione: implementare i modelli in produzione.

Data Science: i migliori manuali

Per prendere confidenza con la Data Science ed imparare i principi fondamentali della disciplina, sono a disposizione vari manuali. Ecco i migliori:

  • Naked Statistics (Charles Wheelan): si tratta di un manuale che analizza le basi della statistica e il suo rapporto con la Data Science;
  • Il segnale e il rumore (Nate Silver): l’autore spiega in modo chiaro e diretto come possono essere sfruttati i dati e la statistica;
  • Big Data al lavoro (Thomas Davenport): è un manuale che descrive i Big Data e la Data Science ai non addetti al lavoro;
  • Data Science for Business (Foster Provost & Tom Fawcett): gli autori spiegano come applicare queste discipline in un contesto aziendale.

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