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Dalla statistica alla data science: perché non potete perdervi questa rivoluzione?
Nel mondo odierno basato sui dati, la scienza dei dati, in quanto materia interdisciplinare, sta gradualmente dimostrando la sua importanza insostituibile. Utilizza statistiche, informatica e tecniche correlate per estrarre conoscenze e approfondimenti preziosi da dati potenzialmente disordinati. La crescita di questa tecnologia ha aperto molte opportunità e innescato un ampio dibattito sulla direzione futura della scienza dei dati.
La scienza dei dati è un concetto che unifica statistica, analisi dei dati e metodi correlati, con l'obiettivo di comprendere e analizzare i fenomeni reali.
Le fondamenta della scienza dei dati si basano su molteplici discipline, tra cui matematica, statistica, informatica e scienza dell'informazione, che consentono ai data scientist di estrarre informazioni importanti da dati strutturati e non strutturati. Sebbene molte persone considerino la scienza dei dati solo come un’estensione delle statistiche, in realtà si concentra su problemi e tecniche specifici dei dati digitali.
L'intera natura della scienza è cambiata a causa dell'influenza della tecnologia dell'informazione.
Concetti di base della scienza dei dati
La scienza dei dati non è solo l'analisi dei dati, ma comprende anche tutto, dalla preparazione dei dati alla formulazione dei problemi, all'analisi e allo sviluppo di soluzioni basate sui dati e infine alla presentazione dei risultati per assistere il processo decisionale di alto livello. In questo processo, i data scientist devono avere competenze in informatica, visualizzazione dei dati, scienza dell’informazione e altri aspetti.
Il rapporto tra data science e statistica
Nel mondo accademico, i confini tra scienza dei dati e statistica sono ancora dibattuti. Molti statistici ritengono che la scienza dei dati sia solo un altro nome per la statistica; mentre altri esperti sottolineano che le tecniche e i metodi utilizzati dalla scienza dei dati nell’elaborazione dei big data la rendono intrinsecamente diversa.
La scienza dei dati si occupa non solo di dati quantitativi, ma anche di dati qualitativi estratti da più fonti come testo e immagini.
La storia dell'evoluzione della scienza dei dati
Il termine scienza dei dati è apparso per la prima volta nel 1962, quando lo statistico John Tukey descrisse un campo chiamato "analisi dei dati". Successivamente, in una conferenza nel 1985, CF Jeff Wu utilizzò per la prima volta "scienza dei dati" come nome alternativo per la statistica, che gradualmente divenne popolare nel mondo accademico. Con l’avanzare della tecnologia, la definizione di scienza dei dati continua ad evolversi.
Applicazioni moderne della scienza dei dati
Nel 2012, gli esperti tecnici Thomas H. Davenport e DJ Patil hanno affermato che "il lavoro di data scientist è il lavoro più sexy del 21° secolo". Questa affermazione è diventata un argomento scottante nei principali media. Al giorno d’oggi, la scienza dei dati è generalmente considerata una disciplina indipendente e le sue applicazioni in molti campi stanno diventando sempre più estese.
La crescita della scienza dei dati riflette la crescente disponibilità di dati provenienti da più fonti indipendenti, creando una necessità sempre crescente di competenze.
La differenza tra scienza dei dati e analisi dei dati
Sebbene la scienza dei dati e l'analisi dei dati siano strettamente correlate, la differenza tra le due è ancora molto evidente. La scienza dei dati è più focalizzata sull’uso di metodi statistici, computazionali e di apprendimento automatico per estrarre approfondimenti e fare previsioni. L’analisi dei dati è un lavoro più mirato, che di solito si concentra su set di dati più piccoli e strutturati, con l’obiettivo di rispondere a domande specifiche o identificare tendenze.
Lo sviluppo della scienza dei dati come disciplina accademica
Poiché la scienza dei dati diventa una nuova disciplina indipendente dalla statistica, anche molte istituzioni accademiche hanno iniziato a offrire corsi professionali in tale ambito, il che segna la rapida crescita della domanda di mercato di competenze in materia di scienza dei dati. I professionisti con un background esclusivamente statistico non possono più soddisfare pienamente la domanda del mercato di data scientist, che devono padroneggiare maggiori competenze informatiche e di programmazione. Molte scuole, tra cui l’Università di Stanford, l’Università di Harvard, ecc., hanno iniziato a istituire corsi professionali di data science.
Applicazione del cloud computing nella scienza dei dati
Con l'avvento dell'era dei big data, il cloud computing fornisce ai data scientist una grande quantità di risorse di elaborazione e spazio di archiviazione, rendendo più efficiente la gestione di attività complesse di analisi dei dati. I framework di calcolo distribuito possono gestire enormi carichi di dati, il che non solo accelera l’elaborazione dei dati, ma amplia anche le possibilità della scienza dei dati.
Considerazioni etiche nella scienza dei dati
Tuttavia, la scienza dei dati pone anche una serie di sfide etiche, tra cui le violazioni della privacy dei dati personali, il perpetuarsi di pregiudizi e il loro potenziale impatto negativo sulla società. I modelli di machine learning possono amplificare i pregiudizi esistenti nei dati di addestramento, portando a risultati ingiusti o discriminatori.
Nel complesso, la scienza dei dati, in quanto tecnologia emergente, cambia costantemente il modo in cui analizziamo e comprendiamo le informazioni. Ma come bilanciare innovazione ed etica in questa rivoluzione dei dati?
