Data Science
Cosa sono e perché sono importanti
La data science è un campo multidisciplinare che definisce sostanzialmente l'utilizzo dei dati per generare insight, informazioni di valore. A differenza di altre discipline più specialistiche, quali data mining o data engineering, la data science racchiude l'intero ciclo di vita che va della trasformazione dei dati grezzi in informazioni utili, fino al loro successivo impiego per finalità produttive in un'ampia gamma di applicazioni.
L'evoluzione della data science
Nel tracciare le origini della data science, molti ritengono che la disciplina sia nata nel 1962, quando il matematico John Tukey ne fece cenno nel suo brillante lavoro The future of data analysis. Nel libro lo studioso descriveva l'esistenza di una "scienza non riconosciuta" che si basava sullo studio dei dati.
È più utile, tuttavia, esaminare la data science nel mondo moderno. L'avvento dei big data, reso possibile dai progressi delle funzionalità di elaborazione e di archiviazione, ha creato opportunità senza precedenti per le organizzazioni di rivelare modelli nascosti nei dati e di utilizzare questi insight per migliorare il processo decisionale. Ma per farlo, devono prima raccogliere, elaborare, analizzare e condividere i loro dati. Gestire questo ciclo di vita dei dati è l'essenza della data science.
Oggi la data science è onnipresente nel business e non solo. Tanto che Harvard Business Review ha definito il data scientist il lavoro più sexy del 21° secolo. Se i data scientist sono i professionisti, la data science è costituita dalle tecniche e dalle tecnologie.
La data science nel mondo di oggi
Andiamo alla scoperta della data science
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SAS offre ai professionisti di data science un'ampia gamma di possibilità: dai corsi per principianti a quelli di livello avanzato. Che tu voglia approfondire i concetti degli advanced analytics o iniziare a usare il machine learning, i nostri istruttori di data science sono sempre a tua disposizione.
Che tu sia solo agli inizi della tua carriera o che tu voglia essere riconosciuto come un esperto nel tuo campo, ottenere una certificazione riconosciuta a livello globale può essere davvero importante. SAS può aiutarti a sviluppare le competenze e ad avvicinarti di un ulteriore passo a diventare un data scientist.
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Questo corso è pensato per chiunque voglia approfondire l'importanza della fiducia e della responsabilità nell'intelligenza artificiale, nell'analisi e nell'innovazione. È particolarmente rivolto a chi prende decisioni aziendali e a chi progetta e addestra sistemi di intelligenza artificiale.
SAS® Data Scientist certification
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Il futuro della data science
Data scientist, sviluppatori e modellatori hanno bisogno di strumenti con tempi di avvio più rapidi, flessibilità e scelta. Dan Soceanu ci spiega l'importanza di un ambiente di data science scalabile, utilizzabile secondo linguaggio di programmazione di propria scelta e che necessita di poco supporto dall'IT. Guarda il video per saperne di più su temi come requisiti di mercato, rischi, responsabilità e compliance.
Chi utilizza la data science?
È difficile trovare un settore che non applichi la data science alle funzioni aziendali più importanti. Ecco alcuni tra i casi d'uso più interessanti.
Colmare il gap di competenze nella data science
La domanda di competenze analitiche avanzate è esplosa, costringendo i paesi a cercare rapidamente soluzioni per colmare il gap di talenti. Con SAS® Education Analytical Suite e SAS® Viya®, la North-West University offre una formazione innovativa sulla data science. Questo sta trasformando la forza lavoro del Sudafrica, aiutando gli studenti a fare esperienza diretta nella formulazione di problemi, nel business etiquette e nella comunicazione scritta, nonché nella generazione di valore.
Risultati della data science
Per capire in che modo la data science può incidere su un'organizzazione, prendiamo in esame alcuni tra gli obiettivi o attività più comuni della data science.
- Previsioni (guasto di un impianto)
- Classificazione (cliente nuovo o esistente)
- Consigli, Recommendations (se ti piace quello, prova questo)
- Rilevamento anomalie (acquisti fraudolenti)
- Riconoscimento (per immagini, testo, audio, video, etc.)
- Insight pratici (dashboard, report, visualizzazioni).
- Procedure e processi decisionali automatizzati (approvazione della carta di credito)
- Valutazione e classificazione (affidabilità creditizia)
- Segmentazione (marketing mirato)
- Ottimizzazione (miglioramenti della produzione)
- Forecasting (previsione di vendite e ricavi)
Se desideri migliorare le tue attività di data science comprendendo meglio come scegliere, implementare e gestire i modelli, esplora i corsi di IA e ML. Ronald van Loon Principal Analyst, CEO of Intelligent World
Intelligenza Artificiale composita
Attualmente la maggior parte dei progetti di IA si avvale di tecnologie multiple di data science. Secondo Gartner, si usa il termine intelligenza artificiale composita quando si ricorre a una combinazione di più tecniche di IA per raggiungere il risultato ottimale.
Con la composite AI, si parte dal problema e poi si applicano i dati e gli strumenti giusti per risolverlo. Spesso ciò comporta l'utilizzo di un insieme di tecniche di data science, tra cui machine learning, statistica, advanced analytics, data mining, forecasting, ottimizzazione, natural language processing, computer vision e altre.
La composite AI è sempre più sinonimo di data science. Questo perché la scelta della giusta tecnologia AI da utilizzare non è sempre semplice. È necessaria una conoscenza approfondita del problema di business che si sta cercando di risolvere, nonché dei dati disponibili per la sua soluzione. Questa combinazione di competenze di business e di tecnologia è l'essenza della data science
Come funziona la data science
I progetti di data science prevedono l'impiego di molteplici strumenti e tecnologie per ricavare informazioni significative da dati strutturati e non strutturati. Ecco alcune delle pratiche più comuni utilizzate dai data scientist per trasformare le informazioni grezze in insight in grado d'incidere sul business.
La computer vision si basa sul riconoscimento dei modelli e sul deep learning per riconoscere i contenuti di un'immagine o di un video. Quando le macchine sono in grado di elaborare, analizzare e comprendere le immagini, possono catturare immagini o video in tempo reale e interpretare l'ambiente circostante.
Per data management s'intende la pratica di gestire i dati per sbloccare il loro potenziale a vantaggio di un'organizzazione. Per gestire efficacemente i dati occorre disporre di strategie e metodi affidabili per accedere, integrare, filtrare, amministrare, archiviare e preparare i dati per gli analytics.
La data visualization è la presentazione dei dati sotto forma di immagini o grafici in modo che possano essere facilmente compresi dagli analisti di business e da altre figure professionali. È estremamente importante perché consente alle organizzazioni di prendere decisioni aziendali basate sull'output delle attività di data science.
Il deep learning utilizza enormi reti neurali con molti livelli di unità di elaborazione. Sfruttando i progressi nella potenza di calcolo e i miglioramenti nelle tecniche di addestramento, è in grado di ricavare modelli complessi da grandi quantità di dati. Le applicazioni più comuni includono il riconoscimento delle immagini e il riconoscimento vocale.
Il machine learning, una branca dell' intelligenza artificiale, automatizza la creazione di modelli analitici. Nel machine learning non supervisionato, la tecnologia utilizza metodi derivati dalle reti neurali, dalla statistica, dalla ricerca operativa e dalla fisica per trovare informazioni nascoste nei dati, senza essere stata esplicitamente programmata su dove guardare o quali conclusioni trarre.
Con natural language processing s'intende la capacità dei computer di analizzare, comprendere e generare il linguaggio umano, anche verbale. La fase successiva della NLP è l'interazione linguistica, che consente agli esseri umani di dialogare con i computer, utilizzando il linguaggio quotidiano, per portare a compimento delle azioni.
Una rete neurale è un tipo di machine learning che si ispira al funzionamento del cervello umano. Si tratta di un sistema informatico composto da unità interconnesse (come i neuroni) che elaborano le informazioni rispondendo agli input esterni, trasmettendo le informazioni tra ciascuna unità.
I linguaggi di programmazione più utilizzati per la data science
Se gli esseri umani usano tante lingue diverse, lo stesso vale per i data scientist. Con centinaia di linguaggi di programmazione disponibili, la scelta del linguaggio giusto dipende da ciò che stai cercando di realizzare. Ecco una panoramica di alcuni dei linguaggi di programmazione più diffusi nel campo della data science.
Soluzioni di data science
Le funzionalità di SAS Viya includono una solida gestione dei dati, la visualizzazione, gli advanced analytics e la gestione dei modelli che consentono di ottimizzare la data science in qualsiasi organizzazione.
SAS Model Studio ti permette di risolvere i problemi analitici più complessi con un'unica soluzione integrata e collaborativa, ora con una propria API di modellazione automatizzata.
SAS Visual Analytics fornisce gli strumenti per preparare rapidamente i report in modo interattivo, esplorare i tuoi dati attraverso visualizzazioni visive ed eseguire le tue analisi in modo autonomo.
Queste soluzioni, e altre ancora, sono alimentate da SAS Viya, la piattaforma SAS di data science leader di mercato, sviluppata su un'architettura moderna, scalabile e abilitata al cloud.