Molteplici sfaccettature della scienza dei dati

Cos’è la scienza dei dati?

I dati sono tutti intorno a noi e corrono su un percorso in costante aumento mentre il mondo interagisce sempre di più con Internet. Le industrie hanno ora realizzato l’enorme potere dietro i dati e stanno cercando di capire come possono cambiare non solo il modo di fare affari, ma anche il modo in cui comprendiamo e viviamo le cose. La scienza dei dati si riferisce alla scienza della decodifica delle informazioni da un particolare insieme di dati. In generale, i Data Scientist raccolgono dati grezzi, li elaborano in set di dati e li utilizzano per costruire modelli statistici e modelli di machine learning. Per fare ciò, hanno bisogno di quanto segue:

1. Framework di raccolta dati come Hadoop e linguaggi di programmazione come SAS per scrivere sequel e query.

2. Strumenti per la modellazione dei dati come Python, R, Excel, Minitab ecc.

3. Algoritmi di apprendimento automatico come regressione, clustering, albero decisionale, meccanica dei vettori di supporto ecc.

Componenti di un progetto di scienza dei dati

• Concetti di studio: Il primo passo prevede l’incontro con le parti interessate e porre molte domande per capire i problemi, le risorse disponibili, le condizioni coinvolte, il budget, le scadenze ecc.
• Esplorazione dei dati: Molte volte i dati possono essere ambigui, incompleti, ridondanti, errati o illeggibili. Per far fronte a queste situazioni, i Data Scientist esplorano i dati esaminando campioni e provando modi per riempire gli spazi vuoti o rimuovere le ridondanze. Questo passaggio può comportare tecniche come la trasformazione dei dati, l’integrazione dei dati, la pulizia dei dati, la riduzione dei dati ecc.
• Pianificazione del modello: Il modello può essere qualsiasi tipo di modello, ad esempio un modello statistico o di apprendimento automatico. La selezione varia da un Data Scientist all’altro e anche in base al problema in questione. Se si tratta di un modello di regressione, allora si possono scegliere algoritmi di regressione, o se si tratta di classificare, allora algoritmi di classificazione come Decision-tree possono produrre il risultato desiderato.

Model Building si riferisce all’addestramento del modello in modo che possa essere distribuito dove è necessario. Questo passaggio è svolto principalmente da pacchetti Python come Numpy, panda, ecc. Si tratta di un passaggio iterativo, ovvero un Data Scientist deve addestrare il modello più volte.

• Comunicazione: Il passo successivo è comunicare i risultati alle parti interessate appropriate. Si fa preparando semplici tabelle e grafici che mostrano la scoperta e le soluzioni proposte al problema. Strumenti come Tableau e Power BI sono estremamente utili per questo passaggio.
• Test e funzionamento: Se il modello proposto viene accettato, viene condotto attraverso alcuni test di pre-produzione come il test A/B, che riguarda l’utilizzo, diciamo, dell’80% del modello per l’addestramento e il resto per controllare le statistiche di come funziona. Una volta che il modello ha superato i test, viene distribuito nell’ambiente di produzione.

Cosa dovresti fare per diventare un Data Scientist?

La scienza dei dati è la carriera in più rapida crescita del 21° secolo. Il lavoro è impegnativo e consente agli utenti di utilizzare al massimo la propria creatività. Le industrie hanno un grande bisogno di professionisti qualificati per lavorare sui dati che stanno generando. Ed è per questo che questo corso è stato progettato per preparare gli studenti a guidare il mondo nella scienza dei dati. Formazione dettagliata da parte di rinomate facoltà, valutazioni multiple, progetti dal vivo, webinar e molte altre strutture sono disponibili per formare gli studenti in base alle esigenze industriali.