Cos'è la scienza dei dati: tutto quello che c'è da sapere

Nell'era digitale in cui viviamo, la raccolta e l'analisi dei dati e il data warehousing sono dannosi per il successo di un'azienda. Le aziende riconoscono che il loro successo dipende dalla capacità di estrarre informazioni significative dai dati degli utenti e di applicarle alla loro strategia. È qui che entrano in gioco i data scientist. Per aiutarvi a capire meglio cos'è la scienza dei dati e tutto ciò che ne consegue, abbiamo creato questo articolo di "know-how".

Che cos'è la scienza dei dati? Definizione

Quindi, cos'è esattamente la scienza dei dati?

La scienza dei dati è un settore dello studio dell'informatica, con un'attenzione particolare all'uso di metodi, processi, algoritmi e sistemi scientifici per estrarre conoscenze e approfondimenti da dati strutturati e non strutturati. L'informatica, invece, è responsabile della costruzione dell'hardware e della programmazione del software.

Attraverso l'uso di moderni strumenti di analisi e di visualizzazione dei dati, i data scientist identificano i modelli di comportamento degli utenti e influenzano le decisioni aziendali.

La scienza dei dati è applicabile alla maggior parte dei settori e ha un'ampia gamma di applicazioni. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono utilizzati dagli scienziati dei dati per costruire modelli predittivi in grado di identificare modelli non visti, ricavare informazioni significative e influenzare le decisioni aziendali.

Oggi i data scientist devono andare oltre le competenze tradizionali di analisi dei dati, data mining e programmazione. Devono anche presentare i dati in un formato accattivante e di facile lettura con visualizzazioni statiche, animate e interattive.

A cosa serve la scienza dei dati

Il mondo delle imprese sta osservando un passaggio esponenziale dai dati strutturati a quelli non strutturati. Nel 2021, i dati non strutturati rappresenteranno 80% dei dati raccolti dalle organizzazioni. Pertanto, le aziende che non dispongono di strumenti avanzati di data mining si perdono preziose informazioni di business. La necessità di strumenti di analisi dei dati più completi per analizzare i big data sta crescendo.

La scienza dei dati utilizza l'analisi predittiva, l'analisi prescrittiva e l'apprendimento automatico per fornire alle aziende informazioni utili.

• L'analitica prescrittiva (un campo relativamente nuovo) fornisce consulenza quantificando gli effetti delle decisioni future e consigliando i possibili risultati prima di prendere una decisione. Le analitiche prescrittive rispondono alla domanda "cosa fare?".

• L'analisi predittiva utilizza l'analisi statistica e le previsioni per fornire alle aziende informazioni utili sui risultati futuri. L'analisi predittiva fornisce una risposta a "cosa potrebbe accadere?".

• L'apprendimento automatico è lo strumento utilizzato dagli scienziati dei dati per automatizzare l'analisi prescrittiva e predittiva per identificare modelli e comportamenti. I modelli di apprendimento automatico si dividono in due sottocategorie: fare previsioni e scoprire modelli.

• L'apprendimento automatico per fare previsioni identifica le tendenze future attraverso dati strutturati e apprendimento supervisionato.

• L'apprendimento automatico per la scoperta di pattern identifica modelli nascosti (dati non strutturati) all'interno di un set di dati prima di fare previsioni significative (la mancanza di etichette o gruppi rende questo apprendimento non supervisionato).

Ciclo di vita della scienza dei dati

Il ciclo di vita della scienza dei dati è composto da cinque processi fondamentali, ognuno dei quali ha un compito distinto di elaborazione dei dati:

• Cattura - raccogliere dati grezzi strutturati e non strutturati da tutte le fonti pertinenti 
  • Acquisizione dei dati
  • Inserimento dati
  • Ricezione del segnale
  • Estrazione dei dati

• Mantenere - i dati grezzi vengono compilati e resi disponibili in un formato coerente per i modelli di analisi, apprendimento automatico o apprendimento profondo. Questa fase comprende la pulizia dei dati, la rimozione dei duplicati e la riformattazione dei dati.
  • Magazzino dati
  • Pulizia dei dati
  • Stabilizzazione dei dati
  • Elaborazione dati
  • Architettura dei dati

• Processo - Gli scienziati dei dati esaminano i dati preparati alla ricerca di modelli, intervalli e distorsioni per determinare la capacità di analizzare i dati. 
  • Estrazione dei dati
  • Raggruppamento/Classificazione
  • Modellazione dei dati
  • Riassunto dei dati

• Analizzare - è qui che avviene l'analisi dei dati. Gli scienziati dei dati applicano l'analisi statistica, l'analisi predittiva, la regressione, l'apprendimento automatico e gli algoritmi di apprendimento profondo per estrarre informazioni significative dai grandi dati raccolti.
  • Esplorativo/Confermativo
  • Analisi predittiva
  • Regressione
  • Estrazione del testo
  • Analisi qualitativa

• Comunicare - lo scienziato dei dati presenta i suoi risultati in modo chiaro e strutturato, di solito sotto forma di grafici, diagrammi e rapporti. Le visualizzazioni dei dati rendono più facile per i responsabili delle decisioni comprendere l'impatto dei big data sulla loro attività.
  • Segnalazione dei dati
  • Visualizzazione dei dati
  • Intelligenza aziendale
  • Processo decisionale

Strumenti per la scienza dei dati

Un data scientist è responsabile del data mining, della manipolazione, dell'elaborazione e della creazione di previsioni da dati supervisionati e non supervisionati. Per fare ciò, gli scienziati dei dati hanno bisogno di vari linguaggi di programmazione e strumenti statistici.

Ecco le 16 risorse di data science più popolari tra i data scientist:

• D3.js
  • D3.js è una libreria JavaScript per la creazione di visualizzazioni di dati personalizzate in un browser web. Può essere utilizzata per creare visualizzazioni di dati interattive, animate, annotate e quantitative.

• SAS
  • SAS è uno strumento per la gestione dei dati, l'analisi avanzata, la business intelligence, l'analisi predittiva e così via.

• Apache Spark
  • Uno strumento di elaborazione utilizzato per i carichi di lavoro dei big data, per analizzare rapidamente insiemi di dati di qualsiasi dimensione.

• IBM SPSS
  • IBM SPSS è stato progettato per analizzare dati statistici complessi.

• BigML
  • Una piattaforma di apprendimento automatico scalabile.

• Keras
  • Un'interfaccia di programmazione API open source per l'apprendimento profondo, che consente agli scienziati dei dati di utilizzare più facilmente la piattaforma di apprendimento automatico TensorFlow.

• Matlab
  • È responsabile dell'analisi dei dati e della progettazione di sistemi e prodotti.

• PyTorch
  • Responsabile della formazione di modelli di deep learning basati su reti neurali.

• Giulia
  • Un linguaggio di programmazione utilizzato per l'apprendimento automatico e varie applicazioni di scienza dei dati.

• Ggplot2
  • Ggplot2 è uno strumento di visualizzazione dei dati per il linguaggio di programmazione statistica R.

• Tableau
  • Tableau è un altro strumento di visualizzazione dei dati di business intelligence.

• Jupyter
  • Un'applicazione web che incoraggia gli scienziati dei dati, gli ingegneri dei dati e i matematici a collaborare alla creazione, all'edizione e alla condivisione del codice.

• Matplotlib
  • Una libreria per la creazione di visualizzazioni di dati in applicazioni di analisi per il linguaggio di programmazione Python.

• NumPy
  • Fornisce una serie di funzioni matematiche e logiche e supporta l'algebra lineare, la generazione di numeri casuali e altre operazioni.

• Panda
  • Piattaforma utilizzata per l'analisi e la manipolazione dei dati.

• Pitone 
  • Uno dei linguaggi di programmazione più diffusi (top 5 secondo la classifica di Rapporto sulle competenze informatiche di DevSkiller 2022), creato per costruire siti web e software, automatizzare attività e condurre analisi di dati.

Prerequisiti della scienza dei dati

Il seguente competenze di base sono necessari per eccellere nel campo della scienza dei dati:

• Competenze statistiche e matematiche
• Competenze di codifica e programmazione
• Competenze di analista aziendale
• Capacità di visualizzazione dei dati
• Capacità di analisi dei dati

Ma non è tutto. Un data scientist esperto deve anche essere in grado di presentare i risultati ai responsabili delle decisioni in modo chiaro e coerente. Una narrazione e una comunicazione eccellenti sono essenziali per distinguersi dagli altri data scientist.

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Scienza dei dati e altre discipline

In questo articolo abbiamo parlato di cos'è la scienza dei dati, del suo ciclo di vita e delle competenze necessarie per eccellere in questa professione. Vediamo ora come la scienza dei dati si confronta con altre discipline.

Scienza dei dati e analisi dei dati

La differenza principale tra data science e data analytics è il modo in cui vengono utilizzati i dati grezzi.

Gli analisti di dati esaminano grandi serie di dati per identificare le tendenze, sviluppare grafici e creare presentazioni visive. I data scientist, invece, sono responsabili della visualizzazione dei dati, della loro progettazione e della costruzione di nuovi processi per la modellazione e la produzione dei dati. Gli analisti di dati si concentrano generalmente sui dati storici, mentre i data scientist esaminano i dati strutturati e non strutturati.

Gli analisti di dati devono dimostrare la loro conoscenza delle statistiche intermedie e la capacità di risolvere i problemi.

Scienza dei dati e apprendimento automatico

La scienza dei dati si concentra sull'estrazione di significato dagli insiemi di dati, mentre l'apprendimento automatico si concentra sugli strumenti e le tecniche per la costruzione di modelli in grado di apprendere da soli attraverso i dati.

Un data scientist crea la metodologia di ricerca e la teoria alla base degli algoritmi che un ingegnere di apprendimento automatico utilizza per costruire modelli.

Scienza dei dati e intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale (AI) è un'area di nicchia della scienza dei dati, una disciplina più ampia. L'intelligenza artificiale è un insieme di algoritmi informatici complessi che imitano l'intelligenza umana.

La differenza tra scienza dei dati e intelligenza artificiale è che la scienza dei dati comporta l'analisi di pre-elaborazione, la previsione e la visualizzazione. L'intelligenza artificiale, invece, è il modello predittivo in grado di prevedere gli eventi.

Scienza dei dati e ingegneria dei dati

La differenza principale tra scienza dei dati e ingegneria dei dati è che gli ingegneri dei dati sono responsabili della costruzione e della manutenzione di sistemi e strutture che memorizzano, estraggono e organizzano i dati.

I data scientist analizzano quindi i dati per prevedere le tendenze e fornire preziose informazioni aziendali.

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Domanda di data scientist

Nel 2021, la scienza dei dati è stata la competenza IT in più rapida crescita, con un aumento di 295% crescita di popolarità. Per fare un confronto, Python si è piazzato al secondo posto, con una crescita di interesse pari a 154%. Per gli addetti ai lavori non è una sorpresa, visto che le aziende sono sempre più orientate ai dati.

La scienza dei dati si è fatta strada in quasi tutti i settori, dal software bancario all'individuazione di transazioni fraudolente, dal riconoscimento delle immagini ai sistemi di raccomandazione.

La crescente domanda di data scientist qualificati è evidente anche nell'aumento delle assunzioni per la scienza dei dati. Secondo il Top skills IT Report 2022Le attività di reclutamento nel settore delle scienze dei dati hanno registrato un aumento di 158,83% sulla nostra piattaforma di selezione tecnica, TalentScore. Solo dopo Scala e Blockchain, che hanno registrato una crescita di 261,11% e 216,67%.

Tuttavia, DevSkiller non è l'unica azienda a osservare questa crescita. Nel suo ultimo rapporto, IBM riporta un 39% crescita della domanda di data scientist e data engineer. Il rapporto IBM riconosce che, sebbene la necessità di data scientist, analisti e ingegneri sia in crescita, queste posizioni sono tra le più difficili da coprire. Le implicazioni di ciò sollevano serie preoccupazioni per gli specialisti delle risorse umane e i reclutatori responsabili dell'identificazione dei candidati più adatti.

Come valutate i professionisti della scienza dei dati per l'assunzione?

Naturalmente, con la crescita della domanda di elaborazione e analisi dei dati, cresce anche la necessità di data scientist. Ma per sfruttare al meglio gli strumenti di business intelligence disponibili, le aziende devono assumere data scientist qualificati.

La scienza dei dati è un ruolo pratico, quindi i reclutatori e gli specialisti delle risorse umane devono valutare le competenze pratiche degli scienziati dei dati e la loro capacità di lavorare su esempi reali. Tali valutazioni forniscono una visione reale di come gli scienziati dei dati si approcciano a un problema di lavoro reale e della loro capacità di risolverlo.

Trovare e valutare le competenze dei data scientist può essere un'impresa ardua, soprattutto per chi non è un data scientist o un data engineer.

Non temete, perché DevSkiller lo sa bene e ha creato il RealLifeTesting™ metodologia. La metodologia RealLifeTesting prevede la valutazione delle competenze dei data scientist sulla base di test su campioni di lavoro incentrati sulla codifica. In qualità di potenziali datori di lavoro, potete valutare il modo in cui ogni candidato affronta le sfide della vita reale e la sua capacità di risolverle.

Ricordate che nella scienza dei dati la teoria è importante, ma i candidati migliori sono quelli con competenze pratiche.

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Foto di Myriam Jessier su Unsplash