Quindi vuoi diventare un data scientist? O forse sei già in campo ma vuoi migliorare le tue capacità? Questa guida completa è per te. Ti guiderà attraverso tutti i aggi necessari per iniziare e completare il tuo viaggio nella scienza dei dati.
Inizieremo discutendo cos'è la scienza dei dati e cosa comporta. Quindi ti presenteremo alcuni degli strumenti e delle tecniche di base del mestiere. Successivamente, ti mostreremo come mettere in funzione questi strumenti affrontando un progetto di analisi dei dati del mondo reale. Infine, offriremo alcuni suggerimenti per mantenere affilate le tue abilità e far progredire la tua carriera nella scienza dei dati.
Cominciamo!
Che cos'è la scienza dei dati?
Nella sua forma più elementare, la scienza dei dati è il processo di estrazione di informazioni e conoscenze dai dati. Ma cosa significa in pratica? In realtà ci sono alcune definizioni diverse di scienza dei dati, ma una delle più popolari è questa:
"La scienza dei dati è un campo di studio che utilizza statistiche, apprendimento automatico e intelligenza artificiale per estrarre informazioni dai dati".
In altre parole, la scienza dei dati consiste nell'utilizzare tecniche matematiche per raccogliere informazioni dai set di dati. Questo può essere qualsiasi cosa, dalla comprensione del comportamento dei clienti sul tuo sito Web alla previsione del cambiamento climatico globale.
In un senso più ampio, la scienza dei dati è il processo di estrazione di informazioni o conoscenze dai dati utilizzando metodi e tecniche scientifiche. È un campo relativamente nuovo che è emerso in risposta al crescente volume di dati che è ora disponibile. La scienza dei dati viene utilizzata in una varietà di settori, tra cui finanza, sanità, produzione e vendita al dettaglio.
Perché la scienza dei dati è importante?
Ci sono molte ragioni per cui la scienza dei dati è importante. Qui ci sono solo alcuni:
1. La scienza dei dati può aiutarti a prendere decisioni migliori. Comprendendo come si comportano i tuoi dati, puoi prendere decisioni più intelligenti su qualsiasi cosa, dallo sviluppo del prodotto al marketing alle operazioni.
2. La scienza dei dati può aiutarti a trovare nuove opportunità. Analizzando i tuoi dati, potresti scoprire nuove opportunità o tendenze che altrimenti ti saresti perso.
3. La scienza dei dati può migliorare la tua efficienza. La scienza dei dati può aiutarti ad automatizzare le attività e ottimizzare i flussi di lavoro, il che può portare a una maggiore efficienza e produttività.
4. La scienza dei dati può migliorare le tue prestazioni. Utilizzando modelli basati sui dati per fare previsioni, puoi migliorare le tue prestazioni in una varietà di aree, come finanza e assistenza sanitaria.
5. La scienza dei dati può aiutarti a realizzare prodotti migliori. Comprendendo come gli utenti interagiscono con i tuoi prodotti, puoi migliorarli e renderli più intuitivi.
6. La scienza dei dati può aiutarti a capire i tuoi clienti. Analizzando i dati dei clienti, puoi comprendere meglio chi sono, cosa vogliono e come raggiungerli al meglio.
La conclusione è che la scienza dei dati è un potente strumento che può essere utilizzato in vari modi per migliorare la tua azienda o organizzazione. Con le giuste competenze e conoscenze, puoi utilizzare la scienza dei dati per ottenere grandi risultati.
Cosa fa un data scientist?
Un data scientist in genere fa tre cose: raccogliere dati, analizzare dati e comunicare risultati. L'ingresso nel campo della scienza dei dati richiede una laurea in informatica, informatica, matematica, economia o altri campi correlati. Per coloro che vogliono specializzarsi in una particolare area o portare la propria carriera a un livello superiore, perseguendo a Master in strategia e leadership nella scienza dei dati la laurea è un'opzione eccellente. Sono disponibili diversi corsi post-laurea relativi alla scienza dei dati, ma questo master combina abilità comunicative e abilità tecniche.
Tornando alle funzioni tipiche di un data scientist, prima raccolgono dati da varie fonti. Questo può essere qualsiasi cosa, dai dati dei clienti ai dati finanziari ai dati meteorologici. In secondo luogo, i dati vengono analizzati per estrarre intuizioni e conoscenze. Ciò può comportare l'utilizzo di tecniche statistiche o algoritmi di apprendimento automatico. Infine, i risultati vengono comunicati ai decisori in modo chiaro e conciso. Ciò può comportare la creazione di grafici, la scrittura di rapporti o lo sviluppo di modelli.
Di quali competenze hai bisogno per la scienza dei dati?
Ci sono alcune competenze essenziali di cui hai bisogno per la scienza dei dati:
1. statistica: Una comprensione di base di statistica è essenziale per la scienza dei dati. È necessario essere in grado di comprendere e interpretare i modelli statistici ed essere in grado di comunicare efficacemente i risultati statistici.
2. Matematica: Devi essere in grado di utilizzare efficacemente le tecniche matematiche per estrarre informazioni dai dati.
3. Programmazione: La programmazione è essenziale per la scienza dei dati, in quanto consente di scrivere codice per automatizzare attività e analizzare i dati.
4. Apprendimento automatico: l'apprendimento automatico è un componente chiave della scienza dei dati, in quanto consente di addestrare modelli per fare previsioni dai dati.
5. Visualizzazione dei dati: Essere in grado di visualizzare i dati è importante per comprendere e comunicare i risultati.
6. Abilità comunicative: È importante essere in grado di comunicare i risultati in modo chiaro e conciso in modo che possano essere compresi dai non esperti.
Queste sono solo alcune delle competenze essenziali per la scienza dei dati. Ci sono molte altre abilità che possono essere utili, come SQL, Hadoop e Tableau.
Di quali strumenti hai bisogno per la scienza dei dati?
Esistono numerosi strumenti che puoi utilizzare per la scienza dei dati. Ecco alcuni dei più comuni:
1. Software di statistica: I software statistici come R e SAS sono strumenti popolari per l'analisi dei dati.
2. Linguaggi di programmazione: linguaggi di programmazione popolari per formazione sulla scienza dei dati includono Python e Julia.
3. Algoritmi di apprendimento automatico: è disponibile una varietà di algoritmi di apprendimento automatico, comprese le reti neurali e gli algoritmi di apprendimento profondo.
4. Strumenti di visualizzazione dei dati: gli strumenti di visualizzazione dei dati più diffusi includono Tableau e ggplot2.
5. Strumenti di comunicazione: gli strumenti per la comunicazione includono Microsoft Excel, PowerPoint e Tableau Public.
Questi sono solo alcuni degli strumenti disponibili per la scienza dei dati. Ci sono molte altre opzioni disponibili, a seconda delle tue esigenze.
Tutto sommato, la scienza dei dati è un campo in crescita che viene utilizzato in una varietà di settori. Per avere successo nella scienza dei dati, devi avere solide competenze in statistica, matematica, programmazione, apprendimento automatico e visualizzazione dei dati. Hai anche bisogno di buone capacità di comunicazione in modo da poter comunicare efficacemente i risultati ai decisori. Sono disponibili numerosi strumenti per la scienza dei dati, inclusi software statistico, linguaggi di programmazione, algoritmi di apprendimento automatico e strumenti di visualizzazione dei dati.