Cos’è la data science? È la disciplina che utilizza la statistica e l’informatica per estrarre informazioni preziose dai dati.
È una delle aree più dinamiche e in crescita nel panorama tecnologico odierno. Ma come è diventata così cruciale nel mondo moderno?
Per capire meglio questa professione, esploreremo le origini, gli utilizzi e l’importanza della data science scoprendo come è nata e come può rivoluzionare un business.
Preparati a un viaggio affascinante nel mondo dei dati!
1. Cos’è la Data Science?
La data science è il processo di estrazione di conoscenza e intuizioni dai dati attraverso l’utilizzo di vari metodi scientifici, algoritmi e sistemi.
Combina tecniche di machine learning, statistica e analisi per interpretare grandi volumi di dati. In pratica, un data scientist raccoglie, analizza e interpreta grandi set di dati per aiutare le aziende a prendere decisioni informate.
2. Origini del termine Data Science e la sua evoluzione Storica
Il termine “data science” è emerso negli anni ’60, ma ha guadagnato popolarità solo negli ultimi due decenni.
Prima della sua affermazione come disciplina autonoma, la data science era spesso associata a settori come la statistica e l’informatica.
Fu solo con l’aumento esponenziale dei dati digitali e la potenza di calcolo che la data science venne riconosciuta come una professione a sé stante.
William S. Cleveland è considerato uno dei pionieri della data science per aver formalizzato il campo nei primi anni 2000.
3. A cosa serve la Data Science?
La data science è fondamentale per le aziende perché permette di trasformare i dati grezzi in informazioni utili per prendere decisioni strategiche.
Ad esempio, Netflix utilizza la data science per fornire raccomandazioni personalizzate ai suoi utenti.
Analizzando i dati sulle visualizzazioni, Netflix è in grado di suggerire contenuti che probabilmente piaceranno agli utenti, aumentando così il loro coinvolgimento e la soddisfazione.
4. Lavorare come Data Scientist
Il lavoro di data scientist è stato definito il “lavoro più sexy del 21° secolo” da Harvard Business Review.
Per diventare data scientist, non è strettamente necessario avere un titolo di studio specifico in statistica o informatica. Molte persone arrivano a questa professione da diversi ambiti per poi specializzarsi nel data science.
L’importante è essere curiosi e avere l’atteggiamento giusto per porsi domande sul problema da risolvere e, grazie agli strumenti della data science, trovare soluzioni innovative.
Le competenze chiave includono programmazione (Python, R), conoscenza delle tecniche di machine learning, gestione di database (SQL), e abilità analitiche e di visualizzazione dei dati.
5. Stipendi dei Data Scientist
Ok tutto molto bello, ma la vera domanda è: quanto guadagna un data science e perchè potrebbe essere un buon investimento studiare questa professione?
Gli stipendi dei data scientist variano a seconda della localizzazione geografica, dell’esperienza e del settore.
Negli Stati Uniti, lo stipendio medio di un data scientist è di circa $113,000 all’anno (Economic Graph). In Europa, lo stipendio può variare tra €50,000 e €90,000 all’anno, mentre in altre parti del mondo, come l’India, può essere intorno a ₹1,000,000 annui.
La domanda di data scientist continua a crescere, rendendo questa professione altamente remunerativa e ricercata.
6. Domanda di Data Scientist nel mercato del lavoro
Come abbiamo visto in precedenza i professionisti del data scientist sono estremamente ricercati.
Secondo LinkedIn infatti, la domanda di data scientist è cresciuta di oltre il 650% dal 2012 (Economic Graph).
Settori come tecnologia, finanza, sanità e marketing stanno assumendo un numero sempre maggiore di data scientist per analizzare i dati e guidare le decisioni aziendali.
7. Utilizzi della Data Science
La data science viene utilizzata in molti settori per risolvere problemi complessi:
Finanza: Rilevazione di frodi e gestione del rischio
Problema: Identificare transazioni fraudolente in tempo reale.
Soluzione con Data Science: Applicando algoritmi di machine learning ai dati delle transazioni, un data scientist può creare modelli che rilevano anomalie indicative di frodi.
Ad esempio, un modello potrebbe segnalare una transazione se il comportamento di acquisto di un cliente devia significativamente dai pattern usuali.
Marketing: personalizzazione delle campagne pubblicitarie e analisi del comportamento dei clienti
Problema: Migliorare il tasso di conversione delle campagne pubblicitarie online.
Soluzione con Data Science: Analizzando i dati di navigazione e acquisto, i data scientist possono segmentare i clienti in gruppi target.
Successivamente, possono creare modelli predittivi per determinare quali prodotti o offerte sono più rilevanti per ciascun segmento, personalizzando così le campagne pubblicitarie e aumentando il tasso di conversione.
E-commerce: Ottimizzazione delle scorte e miglioramento della customer experience
Problema: Gestire efficacemente l’inventario per ridurre i costi di stoccaggio e migliorare la disponibilità dei prodotti.
Soluzione con Data Science: Utilizzando tecniche di previsione della domanda basate su dati storici di vendita, trend stagionali e comportamenti dei consumatori, i data scientist possono ottimizzare i livelli di inventario. Questo riduce le eccedenze e le rotture di stock, migliorando la customer experience e riducendo i costi operativi.
In ognuno di questi settori, la data science consente di trasformare enormi quantità di dati grezzi in informazioni utili, migliorando così i processi decisionali e offrendo soluzioni innovative ai problemi complessi.
8. Vantaggi della Data Science per il Business
La data science offre dunque numerosi vantaggi alle aziende:
- Miglioramento delle decisioni: Basandosi su dati concreti piuttosto che su intuizioni.
- Ottimizzazione dei processi: Attraverso l’automazione e l’analisi delle prestazioni.
- Innovazione dei prodotti: Sviluppando nuovi prodotti basati sulle esigenze dei clienti.
Le aziende che non sfruttano la data science rischiano di perdere importanti opportunità di crescita e innovazione, restando indietro rispetto ai concorrenti.
9. Processi della Data Science
Vediamo ora quali sono i processi che ogni giorno affronta un professionista dei dati.
La routine di un data scientist può variare, ma generalmente include i seguenti passaggi:
- Raccolta dei dati: I dati possono provenire da diverse fonti, come database aziendali, API, sensori IoT e molto altro. La raccolta dei dati può includere anche l’estrazione da fonti web o l’acquisto di dataset da fornitori terzi.
- Pulizia dei dati: Questo passaggio è fondamentale per garantire l’accuratezza dei dati. Include la rimozione di duplicati, la gestione dei valori mancanti e la correzione di errori.
- Analisi esplorativa dei dati (EDA): Consiste nell’analizzare i dati per comprendere meglio le loro caratteristiche. Questo può includere la creazione di grafici, tabelle pivot e altre visualizzazioni per identificare pattern, trend e anomalie.
- Modellazione dei dati: In questa fase, si applicano algoritmi di machine learning per creare modelli predittivi.
- Validazione del modello: Si verifica l’accuratezza del modello utilizzando tecniche come la cross-validation.
- Implementazione e monitoraggio: Il modello viene implementato in produzione e monitorato per garantire che continui a funzionare correttamente nel tempo.
10. Tecniche e metodologie utilizzate nella Data Science
Alcune delle metodologie più comuni includono:
- KDD (Knowledge Discovery in Databases): Processo di scoperta di conoscenze dai dati.
- CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining): Metodologia standard per data mining.
- Machine Learning: Tecniche di apprendimento automatico per predire e classificare dati, come classificazione, regressione, clustering e riduzione della dimensionalità.
Tecniche di Machine Learning:
- Classificazione: Utilizzata per assegnare etichette a nuove osservazioni basate su dati di addestramento. Ad esempio, un modello di classificazione può essere utilizzato per identificare se un’email è spam o no.
- Regressione: Utilizzata per prevedere un valore continuo basato su variabili indipendenti. Ad esempio, la regressione lineare può prevedere il prezzo di una casa basandosi su caratteristiche come la dimensione e la posizione.
- Clustering: Utilizzato per raggruppare osservazioni simili senza etichette predefinite. Ad esempio, il clustering k-means può segmentare i clienti in base ai loro comportamenti di acquisto.
Esempio concreto di tecnica di Machine Learning
Immagina un’azienda di e-commerce che vuole ridurre il tasso di abbandono del carrello.
Un data scientist potrebbe iniziare raccogliendo dati sui comportamenti degli utenti durante il processo di acquisto.
Dopo aver pulito i dati, eseguirebbe un’analisi esplorativa per identificare pattern nei dati degli utenti che abbandonano il carrello.
Successivamente, potrebbe creare un modello predittivo utilizzando tecniche di machine learning per identificare i clienti a rischio di abbandono. Infine, implementerebbe il modello per inviare promozioni mirate ai clienti identificati, monitorando i risultati per migliorare il modello nel tempo.
11. Collaborazione tra Data Scientist, Data Analyst e Data Engineer
Questi ruoli, sebbene distinti, collaborano strettamente per raggiungere gli obiettivi aziendali. Ecco come si confrontano:
Data Scientist vs Data Analyst
- Data Scientist: Sviluppa modelli predittivi e algoritmi. È coinvolto nella creazione di nuovi metodi e strumenti per elaborare i dati e utilizza tecniche avanzate di machine learning.
- Data Analyst: Analizza i dati esistenti per fornire insight e report. Si occupa principalmente di statistiche e matematica per interpretare i dati esistenti e creare report dettagliati.
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.
Data Scientist vs Data Engineer
- Data Engineer: Costruisce e gestisce l’infrastruttura dati. Si occupa della creazione di modelli di dati, la creazione di Data Pipeline e la supervisione dell’estrazione, trasformazione, caricamento (ETL).
Gestisce anche l’infrastruttura correlata come l’archiviazione di big-data, lo streaming e le piattaforme di elaborazione come Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). - Data Scientist: Utilizza i dati elaborati dai data engineer per creare e addestrare modelli predittivi. Utilizza tecniche di machine learning per analizzare i dati e sviluppare modelli che possono essere utilizzati per previsioni e decisioni aziendali.
12. Strumenti della Data Science e come apprenderli
I principali strumenti utilizzati dai data scientist includono:
Python
Python è uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati nella data science. La sua popolarità deriva dalla sua sintassi semplice e dalla vasta gamma di librerie disponibili per l’analisi dei dati.
- NumPy: Una libreria fondamentale per la data science che fornisce supporto per grandi array multidimensionali e matrici, insieme a una vasta raccolta di funzioni matematiche per operare su questi array.
- Pandas: Una libreria essenziale per la manipolazione e l’analisi dei dati. Fornisce strutture dati come DataFrame che permettono di lavorare con dati etichettati e relazionali in modo facile ed efficiente.
- Matplotlib: Una libreria di visualizzazione dei dati che permette di creare grafici e plot. È molto utile per creare visualizzazioni semplici e complesse per l’analisi esplorativa dei dati.
- Scikit-learn: Una libreria di machine learning che fornisce strumenti semplici ed efficienti per l’analisi dei dati e il data mining, supportando sia l’apprendimento supervisionato che non supervisionato.
R
R è un altro linguaggio di programmazione molto utilizzato nella data science, particolarmente apprezzato per la sua capacità di eseguire analisi statistiche avanzate.
- ggplot2: Una libreria di visualizzazione dei dati in R che consente di creare grafici complessi in modo semplice e intuitivo.
- dplyr: Una libreria per la manipolazione dei dati che permette di lavorare con i dati in modo chiaro e leggibile.
SQL
SQL (Structured Query Language) è utilizzato per la gestione e l’interrogazione dei database. È uno strumento fondamentale per estrarre, manipolare e gestire i dati memorizzati nei database relazionali.
Hadoop e Spark
Questi strumenti sono utilizzati per l’elaborazione di grandi volumi di dati. Hadoop è una piattaforma open-source per l’archiviazione e l’elaborazione distribuita di grandi set di dati.
Spark è un motore di elaborazione dati veloce e generale, che offre un’interfaccia per la programmazione di cluster completi con implicitamente tolleranza ai guasti e parallelismo dei dati.
Tableau e Power BI
Questi strumenti sono utilizzati per la visualizzazione dei dati. Permettono di creare dashboard interattive e visualizzazioni che aiutano a comprendere meglio i dati e a comunicare i risultati delle analisi in modo efficace.
- Tableau: Una piattaforma di visualizzazione dei dati che permette di creare facilmente grafici, dashboard e report interattivi.
- Power BI: Uno strumento di analisi dei dati e visualizzazione di Microsoft che consente di creare report interattivi e dashboard per esplorare e condividere i dati aziendali.
Risorse per apprendere questi strumenti
Per apprendere questi strumenti, esistono numerose risorse disponibili:
- Coursera: Piattaforma online che offre corsi su Python, R, SQL, Hadoop, Spark, Tableau e Power BI.
- Udemy: Piattaforma che offre corsi a pagamento su vari strumenti e tecniche di data science.
- DataCamp: Piattaforma specializzata nell’insegnamento della data science con corsi pratici su Python, R, SQL e altri strumenti.
- Libri: Esistono numerosi libri che coprono argomenti specifici della data science, dalle basi di Python alla visualizzazione dei dati con Tableau.
- Coursera: Piattaforma con diversi corsi certificati, qui io sto seguendo il corso di IBM sul data science
La data science è una disciplina affascinante e in rapida crescita che offre numerose opportunità per chi è disposto a investire tempo e risorse per apprenderla.
Che tu stia considerando una carriera come data scientist o che voglia semplicemente capire meglio come la data science può aiutare la tua azienda, spero che questo articolo ti abbia fornito una panoramica completa e utile su cos’è la data science, se desideri rimanere aggiornato scopri gli altri articoli del blog sul data science.
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