Cos’è la Data Science? Quanto è Importante?

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COS’È LA DATA SCIENCE

Sempre più, la scienza dei dati si sta facendo strada nelle nostre attività, nelle nostre comunità e, in moltissimi casi, nelle nostre vite.

La moderna Data Science si è imposta nella tecnologia e informatica come una delle discipline più utilizzate e ricercate dalle aziende, a cominciare dai grandi colossi dell’era digitale come Google, Amazon o Facebook.

Oggi, sta trasformando tutti i settori, dalla vendita al dettaglio, alle telecomunicazioni, fino all’agricoltura, alla salute, al trasporto e al sistema penale. Tuttavia, i termini “data science” e “data scientist” non sono sempre facilmente comprensibili e vengono utilizzati per descrivere una vasta gamma di lavori relativi ai dati.

In questo articolo andiamo a scoperta di questa affascinante disciplina e di quello che è stata definita “la professione più sexy del XXI secolo”, il Data Scientist

COS'È LA DATA SCIENCE

COSA SI INTENDE CON DATA SCIENCE?

Tutti ne parlano, molti sostengono di farla e sempre più persone stanno assumendo in questo settore. Ma cos’è?

La Data Science è un settore interdisciplinare che utilizza e combina l’inferenza di dati, metodi statistici e scientifici, sviluppo di algoritmi, capacità di programmazione e tecnologie informatiche al fine di risolvere problemi altamente complessi ed estrarre informazioni significative e valore dai dati.

Incontriamo esempi di Data Science nella vita di tutti i giorni: per esempio quando sblocchiamo il nostro telefono con l’impronta digitale, quando si riconosce un volto in una foto in Facebook, la disposizione dei prodotti al supermercato usa modelli statistici che associa prodotti che si comprano spesso insieme oppure modelli di previsione aziendale di vendite o budget.

L’obiettivo della scienza dei dati è infatti quello di utilizzare l’immensa mole di dati contenuti e archiviati in data warehouse aziendali in modo creativo, col fine ultimo di generare valore aziendale.

Viene spesso definita, in maniera più semplice, come l’arte di svelare insight (informazioni utili, significative) e tendenze che si nascondono dietro i dati e ricavarne da essi valore.

La data science può essere utilizzata in diversi modi, a seconda non solo del settore, ma del business e dei suoi obiettivi.

Come in ogni nuovo campo, in realtà, la scienza dei dati si sta evolvendo così rapidamente e ha già mostrato una gamma così ampia di possibilità, che una definizione più ampia è essenziale per comprenderla.

Quello che invece è sì facile da comprendere e notare è il suo enorme impatto sul mondo contemporaneo. La data science viene applicata in tantissimi ambiti e può portare a incredibili nuove intuizioni. Chi la sta usando sta già raccogliendo benefici immensi.

Il fine ultimo della data science è quello di rivelare trends e produrre insight che le aziende e le organizzazioni possono utilizzare per prendere decisioni migliori per il loro business, e creare nuovi servizi, prodotti e progetti innovativi seguendo i risultati forniti dai Data Scientist. 

DI CHE DATI SI OCCUPA LA DATA SCIENCE E PERCHÉ È COSÌ IMPORTANTE?

Nel contesto della data science, l’unico formato di dati che conta è quello digitale. I dati digitali sono un tipo di informazioni che non sono facilmente interpretabili da un individuo, ma che hanno bisogno di macchine e tecnologie informatiche complesse per estrarli, interpretarli, elaborarli e modificarli.

Ma dati digitali non basta come definizione dell’oggetto della data science. Quando parliamo dell’enorme impatto di questa scienza nella vita delle persone, parliamo di una mole di dati così grande che l’hanno resa intrecciata con la vita di quasi ogni persona. Parliamo dei cosiddetti Big data.

La tecnologia moderna consente infatti la creazione e l’archiviazione di una quantità di informazioni e dati che aumenta vertiginosamente ogni giorno. Tanto per dare un’idea di cosa stiamo parlando, nel 2016 si stimava che circa il 90% dei dati a livello mondiale era stato creato solamente nei due anni precedenti. Non solo, è previsto che entro il 2025 il numero di dispositivi connessi a internet nel mondo (IoT, Internet of Things) supererà i 75 miliardi.

Alla luce di queste enormi trasformazioni, sempre più aziende nel mondo stanno arrivando a comprendere l’importanza della scienza dei dati (oltre che dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico). Indipendentemente dal settore o dalle loro dimensioni, le organizzazioni che desiderano rimanere competitive nell’era dei big data hanno bisogno di sviluppare e implementare in modo efficiente le loro capacità di data science o rischiano di rimanere indietro.

Tutte le migliori e più importanti decisioni strategiche aziendali si basano oggi sulla Data Science.

CHI SONO I DATA SCIENTIST?

Il termine “data scientist” è cominciato ad apparire solo a cominciare dal 2008, quando le aziende cominciavano a capire l’importanza di trovare delle figure che sapessero analizzare e organizzare l’incredibile mole di dati che stavano generando.

Già nel 2009, Hal Varian, capo economista di Google e professore a Berkeley, scriveva in un articolo per McKinsey&Company: “La capacità di prendere i dati – essere in grado di capirli, elaborarli, estrarre valore da essi, visualizzarli, comunicarli – sarà un’abilità estremamente importante nei prossimi decenni”. E aveva estremamente ragione.

Nell’ultimo decennio i Data Scientist sono diventati delle figure essenziali e sono ormai presenti nella maggior parte delle aziende e organizzazioni.

I data scientist sono una nuova generazione di esperti di dati analitici che hanno le competenze tecniche per risolvere problemi complessi e la curiosità di esplorare quali problemi debbano essere risolti.

Sono in parte matematici, in parte scienziati informatici, programmatori e in parte rilevatore di tendenze. E, poiché si trovano a cavallo tra il mondo aziendale e quello IT, sono molto ricercati e ben pagati.

È un ruolo specialistico che unisce capacità matematiche, tecnologiche e di business. Lavorano partendo dal livello di database non elaborati con l’obiettivo di ricavarne insight dettagliati e creare prodotti di dati (data product).

I data scientist devono essere curiosi e orientati ai risultati, con eccezionali conoscenze specifiche del settore e capacità comunicative che consentano loro di spiegare risultati altamente tecnici alle loro controparti non tecniche.

Possiedono un forte background quantitativo in statistica e algebra lineare, nonché conoscenze di programmazione con un focus su data warehousing, data mining – il processo di estrapolazione di informazioni utili per la ricerca di anomalie, modelli correlazioni all’interno di grandi insiemi di dati – e sulla modellazione per costruire e analizzare algoritmi.

L’aspetto della curiosità e dell’essere una sorta di “investigatore dei dati” è una caratteristica comune della personalità dei data scientist. Sono individui che spesso si definiscono come pensatori profondi con un’intensa curiosità intellettuale.

La scienza dei dati si basa proprio su questo, sull’essere curiosi: porre nuove domande, fare nuove scoperte e apprendere nuove informazioni. Chiedete ai data scientist più ossessionati dal loro lavoro ciò che li spinge nel loro lavoro e non diranno “denaro” (per quanto, come vedremo, sono tra le figure più pagate). La vera motivazione per un bravo data scientist è essere in grado di usare la propria creatività e ingegnosità per risolvere problemi complessi e incentivare costantemente la loro curiosità. 

COME LAVORANO I DATA SCIENTIST?

I compiti di un data scientist possono includere: lo sviluppo di strategie per l’analisi dei dati; la preparazione dei dati per l’analisi; esplorare, analizzare e visualizzare i dati; costruire modelli con dati usando linguaggi di programmazione come Python e R; e implementare quei modelli in applicazioni.

R è un linguaggio di programmazione e un ambiente di sviluppo specifico per l’analisi statistica dei dati.

I professionisti della data science applicano algoritmi di apprendimento automatico (anche detto machine learning) a numeri, testi, immagini, video, audio e altre categorie di dati per produrre sistemi di intelligenza artificiale (AI) che svolgeranno compiti che normalmente richiedono intelligenza umana.

A loro volta, questi sistemi servono a trasformare questi enormi flussi di dati prodotti da operazioni industriali o aziendali, generando intuizioni (insight) che gli analisti e gli utenti aziendali possono tradurre in valore aziendale, ovvero in decisioni concrete per ridurre costi, creare nuovi prodotti, ideare nuovi progetti, ecc.

I data scientist più efficaci ed efficienti sono infatti quelli in grado di identificare le domande più pertinenti per un azienda, raccogliere i dati rilevanti da una moltitudine di diverse fonti di dati, organizzare le informazioni, tradurre i risultati dell’analisi in soluzioni e comunicare questi risultati in un modo chiaro e che influisca positivamente sulle decisioni aziendali. E proprio quest’ultima parte della comunicazione dei risultati è uno degli aspetti da non sottovalutare poiché considerato uno dei più cruciali dagli stessi data scientist.

QUANTO GUADAGNA UN DATA SCIENTIST

La scienza dei dati è un campo in rapida crescita e e i professionisti dei dati esperti e capaci disponibili sul mercato del lavoro non sono tanti. Ciò significa che tra le aziende la concorrenza è intensa in tutti i principali settori – dalla tecnologia e produzione, fino ai servizi finanziari e alla sanità – per non parlare di tutte le organizzazioni del mondo accademico, governativo e non profit.

Moltissime compagnie hanno deciso di investire pesantemente nella data science rendendola una delle priorità per il loro business. Questo ha reso la professione del data scientist estremamente ricercata e ben retribuita.

È dimostrato che i Data Scientist sono in media altamente istruiti. Secondo un sondaggio di KDnuggets, l’88% dei data scientist ha almeno un master e il 46% possiede un dottorato di ricerca.

Secondo la Robert Half Technology 2020 Salary Guide, la media salariale per un data scientist è di $125.250. E può crescere rapidamente! 

Lo stipendio dei professionisti dei dati cresce esponenzialmente con la loro esperienza. Uno scienziato dei dati con esperienza quinquennale potrebbe aspettarsi un aumento di circa il 70%.

Acquisire competenze specialistiche nel campo della data science può distinguere ulteriormente i data scientist in breve tempo. Pensate che i data scientist senior possono superare anche i $140.000 all’anno!

Se non ti abbiamo ancora convinto, pensa che leader nel mondo del lavoro come Indeed, Glassdoor e Bloomberg hanno fornito prova della crescente domanda di data scientist.

Le offerte di lavoro per data scientist su Indeed.com sono aumentate del 75% tra gennaio 2015 e gennaio 2018. Le ricerche di lavoro per ruoli di data scientist sono aumentate del 65%, secondo Bloomberg. Stime Glassdoor indicano che nle 2018 la domanda di data scientist ha superato l’offerta del 50 percento.

UN CORSO SULLA DATA SCIENCE

Diventare un data scientist non è facile e richiede molte capacità e competenze. Sono, come abbiamo visto, figure interdisciplinari che si collocano in una posizione tra il mondo IT e quello economico-aziendale. Ma non demordere! Gli ostacoli per diventare uno scienziato di dati, in particolare a livello di base, potrebbero non essere così insormontabili come si pensa. 

Se hai una propensione per la matematica e la statistica e una passione nell’utilizzare queste skills nell’economia, attraverso l’uso di complesse tecnologie informatiche, il mondo della Data Science fa per te.

DigitalDojo ha preparato proprio per questo un corso ideale per te che vuoi entrare in questo affascinante mondo e introdurti alla comprensione dei concetti chiave della Data Science. Il corso “Kit per Data Scientist” è pensato proprio per chi si avvicina per la prima volta al mondo della scienza dei dati e dall’analisi di dati.

Preparato da una esperta Data Scientist, Isabela Cinca, ex Maserati, il corso è ideato per introdurti al linguaggio di programmazione R e darti le basi per intraprendere una carriera come data scientist o imparare le nozioni di data science da applicare alla tua azienda per farla crescere.

CONCLUSIONI SULLA DATA SCIENCE

Ricapitolando, l’utilizzo della data science e la richiesta di data scientist è in continua crescita. Man mano che il mondo diventa sempre più guidato dai dati, i dati diventano sempre più preziosi. Ma sono preziosi solo se si è capace di usarli. E qui si inseriscono i data scientist!

Questa business intelligence viene utilizzata per prendere le decisioni su qualsiasi cosa, dallo sviluppo di nuovi prodotti, alle campagne di marketing fino alla progettazione della catena di fornitura. Le aziende si affidano sempre di più agli insight forniti dalla data science per aiutarli a migliorare la sicurezza informatica, la fidelizzazione dei dipendenti e dei clienti, il reclutamento, produttività e tanto altro ancora.

La Data science è il presente e il futuro e lo sarà ancora per moltissimo tempo!

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