Data science e ML

La data science include un'ampia varietà di servizi basati su un campo di conoscenze molto avanzato. La data science applica il metodo scientifico ai dati per individuare trend importanti e dipendenze. La data science può utilizzare dati molto grezzi che richiedono un elevato grado di preparazione e pulizia. 

Quando i dati sono pronti, la data science crea modelli complessi tramite la matematica, la statistica e le ultimissime tecnologie informatiche. La data science risolvere problemi pratici attraverso un alto livello di astrazione procedurale

Sebbene la data science possa aiutarti a ottenere dati generali sull'attività, i suoi principali campi di applicazione sono più tecnici. Gli scienziati dei dati possono aiutare gli ingegneri con il riconoscimento delle immagini, gli istituti finanziari a individuare frodi o anomalie, stabilire rating, creare previsioni complesse o scoprire trend poco evidenti ed eventuali relazioni tra loro.

Se il tuo business si affida molto ai dati, avrai bisogno di uno scienziato dei dati, dell'intelligenza artificiale o di uno specialista di machine learning.

La preparazione dei dati è molto importante per i progetti di data science. Solo i dati puliti possono fornire informazioni affidabili. Per questo, la maggior parte del tempo, uno scienziato dei dati inizierà proprio dalla pulizia dei dati.

Non appena non ci saranno più dati mancanti o outlier, due dei tipici problemi della data-readiness, la fase principale del progetto può avere inizio. Ciò include modelli, reti neurali, apprendimento profondo o alberi di decisione. Nella fase finale, lo scienziato dei dati crea un report o utilizza un altro metodo di presentazione dei dati, come la data visualization.

Oltre ai metodi di preparazione dei dati di cui si avvale uno scienziato dei dati, la data science include metodi che provengono dalla matematica applicata, dalla statistica e dall'informatica.

In molti casi, gli scienziati dei dati creano algoritmi (una sequenza di azioni programmate) e li istruiscono utilizzando una serie di dati conosciuta per interpretarne una sconosciuta. In altre parole, uno scienziato dei dati istruisce un algoritmo per gestire autonomamente situazioni sconosciute in base alle esperienze ottenute con l'addestramento. Tali set di dati possono contenere immagini, numeri e testo.

Gli scienziati dei dati solitamente necessitano di tecnologie informatiche avanzate per eseguire i calcoli e raccogliere tutti i dati utilizzati, inclusi linguaggi di programmazione specializzati con cui creare gli algoritmi, come R e Python. Tuttavia, alcuni famosi giganti dell'informatica offrono strumenti di data science no-code o low-code, come IBM Watson, Google ML Kit e Azure ML Studio. 

Quando gestisci un'enorme quantità di dati, devi pensare agli strumenti con cui elaborarli e archiviarli per accedervi rapidamente. Spesso si tratta di tecnologie basate su cloud.