Che cos'è la data science?
Data science è uno studio scientifico multidisciplinare dei dati allo scopo di estrarre dati e informazioni importanti per informazioni dettagliate interattive.
Che cos'è uno scienziato dei dati?
Uno scienziato dei dati è responsabile di progetti di ricerca per estrarre informazioni preziose dai Big Data ed è esperto in tecnologia, matematica, business e comunicazioni. Le organizzazioni sfruttano queste informazioni per prendere decisioni migliori, risolvere problemi complessi e migliorare le operazioni. Attraverso la rivelazione delle informazioni dettagliate operative che si celano nei set di dati di grandi dimensioni, uno scienziato dei dati può migliorare significativamente la capacità dell'azienda di raggiungere i propri obiettivi. Ecco perché gli scienziati dei dati sono molto richiesti e persino considerati delle figure di spicco nel mondo aziendale.
Data science definita
La data science è lo studio scientifico dei dati per acquisire informazioni. Questo campo combina più discipline per estrarre informazioni da set di dati di grandi dimensioni, allo scopo di prendere decisioni informate ed eseguire stime. Scienziati dei dati, analisti di dati, data architect, ingegneri dei dati, statistici, amministratori di database e analisti aziendali lavorano tutti nel campo data science.
La necessità della data science sta aumentando rapidamente, man mano che cresce in modo esponenziale la quantità di dati disponibili e che le aziende dipendono sempre più dall'analisi per favorire ricavi e innovazione. Ad esempio, ora che le interazioni aziendali diventano sempre più digitali, incrementa la quantità di dati creati, il che presenta nuove opportunità per ricavare informazioni dettagliate su come migliorare la personalizzazione delle esperienze, il servizio e la soddisfazione dei clienti, su come sviluppare prodotti nuovi e ottimizzati e su come aumentare le vendite. Inoltre, nel mondo aziendale e non solo, la data science offre il potenziale di aiutare a risolvere alcune delle sfide più difficili del mondo.
Cosa fa uno scienziato dei dati?
Uno scienziato dei dati raccoglie, analizza e interpreta i Big Data per individuare modelli e informazioni dettagliate, eseguire stime e creare piani di utilità operativa. I Big data possono essere definiti come set di dati che offrono una maggiore varietà, volume e velocità rispetto ai metodi precedenti di gestione dei dati. Gli scienziati dei dati lavorano con numerosi tipi di Big Data, tra cui:
- Dati strutturati, che in genere sono organizzati in righe e colonne e includono parole e numeri quali nomi, date e informazioni sulla carta di credito. Ad esempio, uno scienziato dei dati nel settore delle utenze potrebbe analizzare le tabelle di generazione di energia e i dati di utilizzo allo scopo di ridurre i costi e di individuare schemi che potrebbero causare guasti alle apparecchiature.
- Dati non strutturati, che non sono organizzati e includono testo all'interno di file di documento, dati di social media e di dispositivi mobili, contenuto del sito Web e video. Ad esempio, uno scienziati dei dati nel settore della vendita al dettaglio potrebbe rispondere a una domanda sul miglioramento dell'esperienza dei clienti mediante l'analisi delle note del call center non strutturate, dei messaggi di posta elettronica, dei sondaggi e dei post sui social media.
Inoltre, le caratteristiche del set di dati possono essere descritte come quantitative, dati numerici strutturati o dati qualitativi o categorici, che non sono rappresentati tramite valori numerici e possono essere raggruppati in base a categorie. È importante che gli scienziati dei dati conoscano il tipo di dati con cui stanno lavorando, in quanto esso influisce direttamente sul tipo di analisi che eseguono e sui tipi di grafici disponibili per la visualizzazione dei dati.
Per acquisire informazioni da tutti questi tipi di dati, gli scienziati dei dati impiegano le proprie competenze in:
- Programmazione per computer. Gli scienziati dei dati scrivono query usando linguaggi quali Julia, R o Python per eseguire il pull dei dati dal database aziendale. Python è il linguaggio preferito per molti scienziati dei dati perché è facile da imparare e usare, anche per chi non ha esperienza di scrittura di codice, e offre moduli di data science predefiniti per l'analisi dei dati.
- Matematica, statistiche e probabilità. Gli scienziati dei dati si basano su queste competenze per analizzare i dati, testare ipotesi e creare modelli di apprendimento automatico, ossia file che gli scienziati dei dati addestrano al riconoscimento di determinati tipi di modelli. Gli scienziati dei dati utilizzano modelli di apprendimento automatico addestrati per individuare le relazioni nei dati, eseguire stime su di essi e individuare le soluzioni ai problemi. Invece di creare e formare modelli da zero, gli scienziati dei dati possono anche sfruttare il machine learning automatizzato per accedere ai modelli di apprendimento automatico pronti per la produzione.
- Conoscenza del dominio. Per tradurre i dati in informazioni dettagliate rilevanti e significative che favoriscano i risultati aziendali, gli scienziati dei dati necessitano anche di conoscenze di dominio, ossia una comprensione del settore e dell'azienda in cui operano. Di seguito sono riportati alcuni esempi di come gli scienziati dei dati applicheranno le proprie conoscenze di dominio per risolvere problemi specifici del settore.
Tipi di progetti data science
| Settore | Tipi di progetti data science |
|---|---|
| Business |
Sviluppo di nuovi prodotti e miglioramenti a quelli esistenti
Gestione della catena di approvvigionamento e dell'inventario Miglioramenti del servizio clienti Consigli sui prodotti per i clienti di e-commerce |
| Intrattenimento |
Informazioni sui modelli di utilizzo dei contenuti multimediali
Sviluppo di contenuti in base ai dati dei mercati target Misurazione delle prestazioni del contenuto Consigli personalizzati in base alle preferenze dell'utente |
| Finanza e servizi bancari |
Prevenzione delle frodi e altre violazioni della sicurezza
Gestione dei rischi del portafoglio di investimenti Assistenti virtuali per aiutare i clienti con le domande |
| Enti pubblici |
Decisioni relative ai criteri
Monitoraggio della soddisfazione degli interessati Rilevamento di frodi, ad esempio richieste di prestazione d'invalidità |
| Sanità |
Terapie farmacologiche basate dati probanti ed efficacia economica di nuovi farmaci
Monitoraggio in tempo reale dei casi di malattia Tracker indossabili per migliorare l'assistenza ai pazienti |
| Telecomunicazioni |
Miglioramenti del servizio in base alle preferenze e alle posizioni degli utenti
Riduzione al minimo delle chiamate interrotte e di altri problemi di assistenza |
| Servizi pubblici |
Analisi dei contatori intelligenti per migliorare l'utilizzo delle utenze e la soddisfazione dei clienti
Gestione migliorata di risorse e forza lavoro |
C'è un'altra competenza fondamentale da possedere che risponde alla domanda " Che cosa fa uno scienziato dei dati?" La comunicazione efficace dei risultati delle analisi a manager, dirigenti e altri stakeholder costituisce una delle componenti più importanti del suo lavoro. Gli scienziati dei dati devono rendere i risultati facili da comprendere a un pubblico che non ha competenze tecniche, in modo che possa sfruttare le informazioni dettagliate per prendere decisioni informate. Di conseguenza, gli scienziati dei dati devono essere esperti in:
- Comunicazioni, public speaking e visualizzazione dei dati. Gli scienziati dei dati dispongono di competenze avanzate di comunicazione verbale, tra cui la condivisione di storie e la capacità di parlare in pubblico. Nel campo della data science, un'immagine vale davvero più di mille parole. La presentazione dei risultati di data science tramite grafi e grafici consente ai destinatari di comprendere rapidamente i dati, in un massimo di cinque secondi. Per questo motivo, gli scienziati dei dati di successo prendono le visualizzazioni dei dati con stessa massima serietà che applicano alle loro analisi.
Processi di data science
Gli scienziati dei dati seguono un processo simile per completare i progetti:
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Definire il problema aziendale
Lo scienziato dei dati collabora con gli stakeholder per definire chiaramente il problema da risolvere o la domanda a cui rispondere, oltre a identificare gli obiettivi e i requisiti della soluzione del progetto.
-
Definire l'approccio analitico
In base al problema aziendale, lo scienziato dei dati decide quale approccio analitico seguire:
- Descrittivo per altre informazioni sullo stato corrente.
- Diagnostica per comprendere cosa succede e perché.
- Predittivo per prevedere cosa succede.
- Consente di ottenere informazioni su come risolvere il problema.
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Ottenere i dati
Gli scienziati dei dati identificano e acquisiscono i dati necessari per ottenere il risultato desiderato. Ciò può comportare l'esecuzione di query sui database, l'estrazione di informazioni dai siti Web (web scraping) o l'acquisizione di dati dai file. I dati potrebbero essere disponibili internamente o il team potrebbe doverli acquistare. In alcuni casi, le organizzazioni potrebbero dover raccogliere nuovi dati per poter eseguire correttamente un progetto.
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Pulizia dei dati, detta anche ripulitura
In genere, questo passaggio è il più dispendioso in termini di tempo. Per creare il set di dati per la modellazione, lo scienziati dei dati converte tutti i dati nel medesimo formato, li organizza, rimuove gli elementi non necessari e sostituisce i dati mancanti.
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Esplorare i dati
Dopo aver pulito i dati, uno scienziato dei dati esplora i dati e applica tecniche analitiche statistiche per rivelare le relazioni tra le caratteristiche dei dati e le relazioni statistiche tra di essi e i valori stimati (noti come etichetta). L'etichetta stimata può essere un valore quantitativo, ad esempio il valore finanziario di qualcosa in futuro o la durata di un ritardo di volo in minuti.
L'esplorazione e la preparazione implicano in genere una grande quantità di analisi e visualizzazione interattiva dei dati che in genere usano linguaggi come Python e R in strumenti e ambienti interattivi progettati appositamente per questa attività. Gli script usati per esplorare i dati sono in genere ospitati in ambienti specializzati, ad esempio Jupyter Notebooks. Questi strumenti consentono agli scienziati dei dati di esplorare i dati a livello di codice durante la documentazione e la condivisione delle informazioni dettagliate trovate.
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Modellare i dati
Lo scienziato dei dati compila ed esegue il training di modelli prescrittivi o descrittivi, quindi testa e valuta tali modelli per assicurarsi che rispondano alla domanda o risolvano il problema aziendale. Nella sua forma più semplice, un modello è una parte di codice che riceve un input e produce un output. La creazione di un modello di Machine Learning comporta la selezione di un algoritmo, la fornitura di dati e l'ottimizzazione degli iperparametri. Gli iperparametri sono parametri regolabili che consentono agli scienziati dei dati di controllare il processo di training del modello. Ad esempio, con le reti neurali, lo scienziato dei dati decide il numero di livelli nascosti e il numero di nodi di ciascun livello. L'ottimizzazione degli iperparametri è il processo di ricerca della configurazione degli iperparametri che garantisce le prestazioni migliori.
Una domanda comune è "Quale algoritmo di apprendimento automatico è consigliabile usare?" Un algoritmo di apprendimento automatico trasforma un set di dati in un modello. L'algoritmo scelto dallo scienziato dei dati dipende principalmente da due aspetti diversi dello scenario di data science:
- Qual è la domanda aziendale a cui vuole rispondere lo scienziato dei dati apprendendo dai dati passati?
- Quali sono i requisiti dello scenario di data science, tra cui accuratezza, tempo di training, linearità, numero di parametri e numero di funzionalità?
Per rispondere a queste domande, Azure Machine Learning offre un portfolio completo di algoritmi, ad esempio Foresta delle decisioni multiclasse, Sistemi di raccomandazione, Regressione rete neurale, Rete neurale multiclasse e Clustering K-Means. Ogni algoritmo è progettato per risolvere un tipo diverso di problema di apprendimento automatico. Inoltre, la scheda di riferimento rapido degli algoritmi di Azure Machine Learning aiuta gli scienziati dei dati a scegliere l'algoritmo corretto per rispondere alla domanda aziendale.
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Distribuire il modello
Lo scienziato dei dati fornisce il modello finale con la documentazione e distribuisce il nuovo set di dati in produzione dopo il test, in modo che possa svolgere un ruolo attivo in un'azienda. Le stime ottenute da un modello distribuito possono essere utilizzate per le decisioni aziendali.
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Visualizzare e comunicare i risultati
Strumenti di visualizzazione come Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset e Metabase semplificano l'esplorazione dei dati da parte degli scienziati dei dati, nonché la generazione di visualizzazioni accattivanti che mostrano i risultati in modo da semplificarne la comprensione da parte dei destinatari che non possiedono competenze tecniche.
Gli scienziati dei dati possono anche usare notebook di data science basati sul Web, ad esempio Zeppelin Notebooks, durante la maggior parte del processo di inserimento dei dati, individuazione, analisi, visualizzazione e collaborazione.
Metodi di data science
Gli scienziati dei dati usano metodi statistici come il test di ipotesi, l'analisi dei fattori, l'analisi di regressione e il clustering per individuare informazioni statistiche valide.
Documentazione di data science
Anche se la documentazione di data science varia in base al progetto e al settore, include in genere la documentazione che mostra la provenienza dei dati e le modifiche che hanno subito. Ciò consente ad altri membri del team di dati di utilizzare in modo efficace i dati in futuro. Ad esempio, la documentazione consente agli analisti aziendali di usare gli strumenti di visualizzazione per l'interpretazione del set di dati.
I tipi di documentazione di data science includono:
- Piani di progetto volti a definire gli obiettivi aziendali, le metriche di valutazione, le risorse, la sequenza temporale e il budget del progetto.
- Storie utente di data science per generare idee per i progetti data science. Lo scienziato dei dati scrive la storia dal punto di vista dello stakeholder, descrivendo ciò che quest'ultimo vuole ottenere e il motivo per cui lo stakeholder richiede il progetto.
- Documentazione del modello di data science per convalidare il set di dati, la progettazione dell'esperimento e gli algoritmi.
- Documentazione sui sistemi di supporto, incluse le guide per gli utenti, la documentazione dell'infrastruttura per la manutenzione del sistema e la documentazione del codice.
Come diventare scienziati dei dati
Esistono più percorsi per diventare scienziati dei dati. I requisiti includono, in genere, una laurea in IT o informatica. Tuttavia, alcuni professionisti IT apprendono la data science seguendo bootcamp e corsi online, mentre altri ottengono un master o una certificazione in data science.
Per maggiori informazioni su come diventare scienziati dei dati, è possibile consultare queste risorse di formazione Microsoft progettate per:
- La formazione si può iniziare rapidamente. Basta leggere l'e-book gratuito Packt Principles of Data Science, A beginner's guide to statistical techniques and theory. Si impareranno le nozioni di base dell'analisi statistica e dell'apprendimento automatico, i termini chiave e i processi di data science.
- Sviluppo di competenze di apprendimento automatico con Azure, la piattaforma cloud Microsoft. Esplorazione delle risorse di Azure Machine Learning per scienziati dei dati, inclusi video di formazione gratuiti, architetture di soluzioni di esempio e storie di clienti.
- Possibilità di ottenere gratuitamente le competenze di apprendimento automatico in Azure, in sole 4 settimane. Basta un'ora al giorno per scoprire come creare soluzioni innovative a problemi complessi. Si apprenderanno le nozioni di base per il ridimensionamento dei progetti di apprendimento automatico usando gli strumenti e i framework più recenti. Il percorso di apprendimento autogestito Zero to hero machine learning path prepara anche al certificato Azure Data Scientist Associate.
- La necessità di una formazione completa. Consigliamo di seguire il percorso di formazione per scienziati dei dati Microsoft e di scegliere tra una vasta gamma di corsi autogestiti e con docente. Si otterranno informazioni su come creare modelli di apprendimento automatico, usare strumenti visivi, eseguire carichi di lavoro data science nel cloud e creare applicazioni che supportano l'elaborazione del linguaggio naturale.
Come ottenere la certificazione di scienziato dei dati
Le certificazioni rappresentano un ottimo modo per dimostrare le proprie competenze di data science e accelerare la carriera. I professionisti Microsoft Certified sono molto richiesti e al momento sono disponibili numerosi lavori per scienziati dei dati di Azure. Scopri le certificazioni di scienziati dei dati più richieste dai datori di lavoro:
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate. Applicazione delle conoscenze di data science e apprendimento automatico per implementare ed eseguire carichi di lavoro di apprendimento automatico in Azure usando il servizio Azure Machine Learning.
- Microsoft Certified: Customer Data Platform Specialty. Implementazione di soluzioni che forniscono informazioni dettagliate sui profili dei clienti e monitoraggio delle attività di engagement per migliorare le esperienze dei clienti e aumentarne la fidelizzazione.
Differenze tra analisti dei dati e scienziati dei dati
Proprio come gli scienziati dei dati, gli analisti dei dati si basano su set di dati di grandi dimensioni per individuare le tendenze nei dati. Tuttavia, gli scienziati dei dati solitamente possiedono più competenze tecniche, nonché maggiore esperienza e responsabilità, ad esempio avviano e gestiscono progetti data science, creano e addestrano modelli di apprendimento automatico e presentano i risultati delle loro scoperte ai dirigenti e alle conferenze. Alcuni scienziati dei dati eseguono tutte queste attività e altri si concentrano su alcune più specifiche, ad esempio algoritmi di formazione o creazione di modelli. Molti scienziati dei dati hanno iniziato la loro carriera come analisti dei dati e questi ultimi possono essere promossi a posizioni di scienziati dei dati dopo pochi anni.
Confronto tra scienziato dei dati e analista dei dati
| Analista dei dati | Scienziato dei dati | |
|---|---|---|
| Ruolo | Analisi statistica dei dati | Sviluppo di soluzioni per esigenze aziendali complesse mediante i Big Data |
| Strumenti tipici | Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI | SQL, Python, R, Julia, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, apprendimento automatico, Apache Superset, Power BI, notebook di data science |
| Analisi dei tipi di dati | Dati strutturati | Dati strutturati e non strutturati |
| Attività e compiti |
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Domande frequenti su data science
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Un data scientist è responsabile del data mining dei Big Data per estrarre informazioni preziose. Le organizzazioni usano queste informazioni per migliorare il modo in cui prendono decisioni, risolvono i problemi e ottimizzano le operazioni.
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Data science è lo studio dei dati per acquisire informazioni. Combina un'ampia gamma di discipline scientifiche per estrarre informazioni da set di dati di grandi dimensioni per contribuire a prendere decisioni e stime.
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Gli scienziati dei dati guidano progetti di ricerca per estrarre informazioni preziose e di utilità pratica dai Big Data. Ciò include la definizione del problema da risolvere, la scrittura di query per estrarre dai database i dati corretti, la pulizia e l'ordinamento dei dati, la creazione e il training di modelli di Machine Learning e l'uso di tecniche di visualizzazione dei dati per comunicare efficacemente i risultati agli stakeholder.
Scopri in che modo gli scienziati dei dati estraggono le conoscenze dai dati
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Anche se la documentazione di data science varia in base al progetto e al settore, in genere include piani di progetto, storie degli utenti, documentazione del modello e dei sistemi di supporto, ad esempio le guide per gli utenti.
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Alcuni professionisti IT apprendono la data science seguendo ottenendo una laurea o una certificazione di data science, mentre altri seguendo bootcamp e corsi online. Le certificazioni sono un ottimo modo di dimostrare le competenze di data science apprese e di accelerare la propria carriera. I professionisti certificati Microsoft sono molto richiesti e al momento sono presenti numerose offerte di lavoro per gli scienziati dei dati di Azure.
Esplora le risorse di formazione e le certificazioni di data science
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Sia gli analisti dei dati che gli scienziati dei dati lavorano con set di dati di grandi dimensioni per scoprire le tendenze nei dati. Tuttavia, gli scienziati dei dati hanno in genere più competenze tecniche e responsabilità quando si tratta di avviare i loro progetti di ricerca. Ad esempio, a un analista dei dati potrebbe essere richiesto di completare l'analisi statistica dei dati, mentre a uno scienziato dei dati potrebbe essere richiesto di sviluppare soluzioni per esigenze aziendali complesse tramite il data mining dei Big Data.
Vedere un confronto tra le responsabilità dello scienziato dei dati e dell'analista dei dati
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I progetti data science variano in base alle esigenze del settore e dell'organizzazione. In un'impostazione aziendale, ad esempio, un scienziato dei dati può condurre un progetto di ricerca su come migliorare l'esperienza del servizio clienti. I dati richiesti includono non solo dati strutturati come le metriche del sito Web e delle transazioni, ma anche dati non strutturati come recensioni e note degli utenti dei team del servizio clienti. L'analisi dettagliata di tutte queste origini dati diverse restituirà informazioni dettagliate utili per comunicare modifiche consigliate alle procedure correnti.
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Nell'azienda, l'obiettivo più comune di data science è migliorare il funzionamento delle organizzazioni. Le informazioni dettagliate ottenute dall'analisi di una vasta gamma di dati dell'organizzazione possono aiutare a risolvere le sfide esistenti o generare idee per nuove modalità di business.
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Sì, anche se gli scienziati dei dati potrebbero non aver bisogno della stessa competenza di codifica dei programmatori. Gli scienziati dei dati possono usare linguaggi di programmazione come Python, R o Python per scrivere query. Python è anche popolare perché è relativamente facile da imparare e usare.
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I requisiti di
per i ruoli di data science possono variare, ma in genere includono almeno uno dei seguenti:
- Una laurea in tecnologia dell'informazione o in informatica.
- Completamento di un corso di data science bootcamp o online.
- Un master o una certificazione di data science.
Microsoft offre una varietà di risorse di formazione e percorsi di apprendimento per iniziare a diventare un scienziato dei dati.
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