La scienza dei dati è uno studio approfondito relativo alle notevoli quantità di dati archiviati nel database di un'azienda o di un'organizzazione. La ricerca ci dice che è importante sapere da dove vengono recuperati i dati, la loro accuratezza e come possono aiutare l'azienda ad espandersi. Pertanto, l'analisi di questi dati consente a un'azienda di ottenere un netto vantaggio sui suoi concorrenti rilevando modelli nel set di dati. Otteniamo anche preziose informazioni sul mercato o sulle tendenze dei clienti.
In questo post vediamo da vicino questi processi, spiegando la sua importanza ed elaborando il motivo per cui potrebbe essere una solida scelta di carriera per un programmatore.
I dati di un'azienda possono essere in due formati: organizzati o non strutturati. I data scientist sono esperti nel trasformare i dati non strutturati in utili conoscenze aziendali. La codifica algoritmica e l'analisi dei dati, l'intelligenza della macchina e le statistiche sono tutte riconosciute da questa figura.
Alcune organizzazioni che gestiscono enormi quantità di dati sono:
- Governo federale
- Progettazione di sistemi informatici
- Aziende di consegna
- Aziende tecnologiche
- Ricerca e sviluppo
- College e università
- Aziende di software
- Case automobilistiche
Per citare alcuni esempi, Amazon, Netflix, l'industria farmaceutica, le compagnie aeree e le aziende che si occupano di rilevamento di frodi o ricerche su Internet sono tutti utenti di analisi dei big data.
La scienza dei dati è un'opzione di carriera abbastanza nuova e vivace, che offre pacchetti interessanti. La ragione di ciò è chiara: tutto è considerato oggi come dati e gli esperti in questa scienza sono tenuti a gestire con precisione quei dati. Se stai pensando di intraprendere la scienza dei dati come percorso professionale, allora dovresti sapere che la domanda in questo settore è in continuo aumento. Quindi, di conseguenza, devi allenarti per distinguerti dalla massa.
Il tuo obiettivo principale dietro la formazione in data science dovrebbe essere quello di acquisire queste competenze:
- Conoscenza delle tecniche per la gestione dei dati non strutturati
- Familiarità con i linguaggi di programmazione
- Conoscenza nell'uso di database SQL
- Pulizia dei dati e mining
- Utilizzo di Hadoop, Hive e Pig come risorse di dati
- Visualizzazione dei dati
Padroneggiare i linguaggi di programmazione ti aiuterà anche a migliorare le tue abilità. È consigliato l'apprendimento dei due linguaggi di programmazione elencate di seguito:
Java: questo linguaggio viene utilizzato nella maggior parte dei luoghi di lavoro, poiché gli strumenti per i big data sono disponibili e scritti nel regno di Java. I vantaggi di questo linguaggio sono infiniti nella scienza dei dati.
Python: Viene utilizzato per ottenere, pulire, analizzare e visualizzare i dati. Pertanto, questo linguaggio funge da fondamento della scienza dei dati.
Comprendere il ruolo della codifica nella scienza dei dati
Per comprendere l'importanza della codifica nella scienza dei dati , esaminiamo le diverse fasi dell'analisi dei dati.
Prima di codificare, i data scientist devono comprendere il problema che deve essere risolto e identificare l'obiettivo finale dietro la sua soluzione. Quindi, devono cercare strumenti, dati e software da utilizzare al momento del processo. La codifica non è richiesta in questa fase di pianificazione.
Piuttosto, tracciare e progettare sono le priorità qui, e saltarle può creare conseguenze in futuro. Al contrario, una corretta esecuzione consente al data scientist di concentrarsi sull'obiettivo ed evitare distrazioni da risultati o dati non richiesti.
Nel mercato di oggi, c'è un enorme database che sta crescendo istantaneamente. È stato riferito che ogni giorno vengono creati 2,5 quintilioni di byte di dati . Pertanto, vi è un'esigenza emergente per la gestione dei dati e l'analisi della qualità, poiché la cattiva gestione o l'errata collocazione di una quantità così grande di dati può portare a gravi conseguenze.
I problemi derivanti dalla cattiva gestione dei dati possono essere qualsiasi cosa, come dati inseriti in modo errato, dati obsoleti o dati incoerenti, oppure possono variare da set di dati duplicati a set di dati mancanti. Molte volte, i data scientist possono richiedere più set di dati. In questa fase la codifica, come NoSQL e SQL, gioca un ruolo importante.
Dopo aver compilato i dati in una posizione, è necessario pulirli. Ad esempio, i dati etichettati in modo errato potrebbero causare problemi durante l'analisi e l'ottimizzazione dei dati. Pertanto, errori di ortografia minori, errori di etichettatura e altri piccoli errori possono causare dei problemi.
Gli scienziati dei dati usano linguaggi come R e Python per pulire i dati. Potrebbero utilizzare applicazioni come Trifacta Wrangler e OpenRefine, che sono principalmente realizzate per pulire i dati e trasformarli in vari formati.
Dopo la pulizia e la formattazione uniforme dei dati, è pronto per la fase di analisi. L'analisi dei dati è un termine con più definizioni che cambiano da un'applicazione all'altra. Pertanto, quando è il momento dell'analisi dei dati, Python è onnipresente nella comunità della scienza dei dati.
MATLAB e R sono rinomati anche perché sono stati creati esclusivamente per l'analisi dei dati. Sebbene la curva di apprendimento di questi linguaggi sia più ripida di quella di Python, è un salvatore per i data scientist. Questi due sono utilizzati per l'analisi dei dati a livello globale. Oltre a questi linguaggi, su Internet sono facilmente disponibili vari strumenti per semplificare e accelerare l'analisi dei dati.
La conclusione e i risultati dell'analisi dei dati devono essere visualizzati, il che aiuta i data scientist a trasmettere il valore delle loro scoperte e del loro lavoro. Può essere fatto con l'aiuto di grafici e altri elementi visivi che consentono alle persone di conoscere l'importanza del lavoro svolto.
Il linguaggio comunemente usato in questo processo di visualizzazione è ancora una volta Python e strumenti come Prettyplotlib e Seaborn aiutano i data scientist a creare immagini. Sono disponibili anche altri software come Excel e Tableau per la creazione di grafici.
Oltre all'analisi dei dati, è fondamentale conoscere i linguaggi orientati agli oggetti. Al momento dell'acquisizione dei dati, molti scienziati manovrano i database in gerarchie di dati. Linguaggi come SQL, i suoi discendenti e particolari sistemi cloud aiutano ad accelerare il processo di regolarizzazione dei dati.
Oltre a questo, i linguaggi di interrogazione calcolano anche operazioni e formule in base alle preferenze del data scientist.
In ogni fase del processo di data science , la programmazione è fondamentale per raggiungere vari obiettivi. Man mano che il campo della scienza dei dati si intensifica e diventa ogni giorno complesso, gli scienziati dei dati faranno affidamento principalmente sulla codifica per assicurarsi di riuscire a risolvere i complessi problemi che potrebbero sorgere.
Per questi motivi, è fondamentale che i data scientist imparino a utilizzare la codifica per prepararsi a tali ruoli e servizi. Inoltre, a causa del rapido aumento dell'innovazione e della costante espansione delle imprese, c'è una crescita esponenziale della domanda di questa figura da parte delle aziende in tutti i campi.
Programmatore informatico italiano, mi occupo di sviluppo sia Front-end che Back-end presso una grande azienda. La programmazione è stata la mia passione, insieme allo sport e al teatro che pratico tutt'ora. Ho deciso di aprire questo blog per dare consigli e condividerli con chi, come me, porta con sé questa passione. [..]
