La scienza dei dati e la sua crescente importanza - Un campo interdisciplinare, la scienza dei dati si occupa di processi e sistemi, che vengono utilizzati per estrarre conoscenze o approfondimenti da grandi quantità di dati.
I dati estratti possono essere strutturati o non strutturati. La scienza dei dati è una continuazione dei campi di analisi dei dati come data mining, statistiche, analisi predittiva.
Un vasto campo, la scienza dei dati utilizza molte teorie e tecniche che fanno parte di altri campi come l'informatica, la matematica, la statica, la chemiometria e l'informatica.
Alcuni dei metodi utilizzati nella scienza dei dati includono modelli di probabilità, apprendimento automatico, elaborazione del segnale, data mining, apprendimento statistico, database, ingegneria dei dati, visualizzazione, riconoscimento e apprendimento dei modelli, modellizzazione dell'incertezza, programmazione del computer, tra gli altri.
Con l'avanzamento di così tanti dati, molti aspetti della scienza dei dati stanno acquisendo un'importanza immensa, in particolare i big data.
La scienza dei dati non si limita ai big data, che di per sé rappresentano un grande campo perché le soluzioni di big data sono più focalizzate sull'organizzazione e pre-elaborazione dei dati piuttosto che sull'analisi dei dati.
Inoltre, l'apprendimento automatico ha migliorato la crescita e l'importanza della scienza dei dati negli ultimi anni.
Qual è l'origine di Data Science?
Nel corso degli anni, la scienza dei dati è diventata parte integrante di molti settori come l'agricoltura, l'ottimizzazione del marketing, la gestione dei rischi, il rilevamento delle frodi, l'analisi del marketing e le politiche pubbliche, tra gli altri.
Utilizzando la preparazione dei dati, le statistiche, la modellazione predittiva e l'apprendimento automatico, la scienza dei dati cerca di risolvere molti problemi all'interno dei singoli settori e dell'economia in generale.
La scienza dei dati enfatizza l'uso di metodi generali senza modificarne l'applicazione, indipendentemente dal dominio. Questo approccio è diverso dalle statistiche tradizionali che tendono a concentrarsi sulla fornitura di soluzioni specifiche per settori o domini specifici.
I metodi tradizionali dipendono dal fornire ai settori soluzioni su misura per ciascun problema anziché dall'applicazione della soluzione standard.
Oggi, la scienza dei dati ha implicazioni di vasta portata in molti campi, sia in ambiti di ricerca accademica che applicata come traduzione automatica, riconoscimento vocale, economia digitale da un lato e campi come sanità, scienze sociali, informatica medica, dall'altro.
Influisce sulla crescita e sullo sviluppo del marchio fornendo molta intelligenza su consumatori e campagne, attraverso tecniche come il data mining e l'analisi dei dati.
La storia della scienza dei dati può essere fatta risalire a oltre cinquant'anni fa ed è stata usata come sostituto dell'informatica nel 1960 da Peter Naur.
Nel 1974, Peter pubblicò Concise Survey of Computer Methods, dove usò il termine data science nel suo sondaggio sui metodi di elaborazione dei dati contemporanei.
Questi metodi sono stati quindi utilizzati in diverse applicazioni. Quasi ventidue anni dopo, nel 1996, i membri della Federazione Internazionale delle Società di Classificazione incontrarono Kobe per la loro conferenza biennale, dove il termine data science fu usato per la prima volta, nel titolo della conferenza che si chiamava Data Science, classificazione e metodi. Il CF Jeff Wu nel 1997 ha tenuto una conferenza inaugurale sull'argomento in cui ha parlato delle statistiche come una forma di scienza dei dati.
Più tardi nel 2001, William S. Cleveland introdusse la scienza dei dati come disciplina indipendente. Nel suo articolo, Data Science: un piano d'azione per espandere le aree tecniche della statistica, ha incorporato i progressi nell'informatica con i dati, che è stato pubblicato sull'International Statistical Review nell'aprile 2001.
Nel suo rapporto, William menziona sei aree che pensava costituissero la base della scienza dei dati: queste includono indagini multidisciplinari, modelli e metodi per dati, pedagogia, informatica con dati, teoria e valutazione degli strumenti.
L'anno successivo, nel 2002, il Consiglio internazionale per la scienza: il comitato per i dati per la scienza e la tecnologia ha iniziato la pubblicazione del Data Science Journal che si concentra su questioni relative alla scienza dei dati come la descrizione dei sistemi di dati, la loro pubblicazione su Internet, l'applicazione e la legislazione problemi.
Molto presto, nel gennaio 2003, la Columbia University iniziò anche la pubblicazione del Journal of Data Science, che era una piattaforma per gli operatori di dati per condividere le loro opinioni e scambiare idee sull'uso e sui benefici della scienza dei dati.
Rivista dedicata all'applicazione di metodi statistici e ricerca qualitativa, questa rivista era una piattaforma che forniva agli operatori di dati una voce propria nel campo della scienza dei dati.
Nel 2005, il National Science Board ha pubblicato raccolte di dati digitali di lunga durata: abilitazione della ricerca e dell'istruzione nel 21 ° secolo.
Questo articolo definisce i data scientist come informatici e informatici, programmatori di database e software, esperti disciplinari, curatori e annotatori esperti, bibliotecari che sono estremamente importanti per la corretta gestione della raccolta di dati digitali.
La loro attività principale è condurre indagini e analisi creative in modo che i dati possano essere utilizzati in modo corretto ed efficace, dalle organizzazioni di tutti i settori.
La crescente importanza della scienza dei dati ha a sua volta portato alla crescita e all'importanza dei data scientist. Questi professionisti dei data scientist sono ora parte integrante di marchi, aziende, agenzie pubbliche e organizzazioni senza scopo di lucro.
Questi data scientist lavorano instancabilmente per dare un senso a una grande quantità di dati e scoprire modelli e progetti pertinenti in essi, in modo che possano essere effettivamente utilizzati per realizzare obiettivi e traguardi futuri.
Ciò significa che i data scientist stanno acquisendo un'importanza primaria e la comprensione dei dati in modo adeguato si riflette anche nei loro salari crescenti.
Secondo un recente studio del McKinsey Global Institute, vi è una carenza di talenti analitici e gestionali, soprattutto perché hanno bisogno di dare un senso alla grande quantità di dati disponibili nel mondo.
Questa è una delle sfide più urgenti dei tempi attuali. Inoltre, questo rapporto stima che entro il 2018 ci saranno da quattro a cinque milioni di analisti di dati.
Sono inoltre necessari quasi un milione di manager e analisti che possono aiutare a consumare i risultati dei big data in un modo, che può aiutare le organizzazioni a raggiungere i loro obiettivi in modo da utilizzare le risorse in modo strategico e utile.
Perché la scienza dei dati è così importante?
Negli ultimi anni la scienza dei dati ha fatto molta strada. Ecco perché sono parte integrante della comprensione del funzionamento di molti settori, per quanto complessi e intricati.
Ecco dieci motivi per cui la scienza dei dati rimarrà sempre parte integrante della cultura e dell'economia del mondo globale:
- La scienza dei dati aiuta i marchi a comprendere i propri clienti in modo molto potenziato e potenziato. I clienti sono l'anima e la base di qualsiasi marchio e hanno un grande ruolo da svolgere nel loro successo e fallimento. Con l'uso della scienza dei dati, i marchi possono connettersi con i propri clienti in modo personalizzato, garantendo così un migliore potere e coinvolgimento del marchio.
- Uno dei motivi per cui la scienza dei dati sta guadagnando così tanta attenzione è perché consente ai marchi di comunicare la loro storia in modo così coinvolgente e potente. Quando i marchi e le aziende utilizzano questi dati in modo completo, possono condividere la loro storia con il loro pubblico target, creando così una migliore connessione del marchio. Dopotutto, nulla si collega ai consumatori come una storia efficace e potente, che può inculcare tutte le emozioni umane.
- I Big Data sono un nuovo campo in costante crescita ed evoluzione. Con così tanti strumenti in via di sviluppo, quasi su base regolare, i big data aiutano i marchi e le organizzazioni a risolvere complessi problemi di IT, risorse umane e gestione delle risorse in modo efficace e strategico. Ciò significa un uso efficace delle risorse, sia materiali che non materiali.
- Uno degli aspetti più importanti della scienza dei dati è che i suoi risultati e risultati possono essere applicati a quasi tutti i settori come i viaggi, l'assistenza sanitaria e l'istruzione, tra gli altri. Comprendere le implicazioni della scienza dei dati può fare molto per aiutare i settori ad analizzare le loro sfide e affrontarle in modo efficace.
- La scienza dei dati è accessibile a quasi tutti i settori. Oggi esiste una grande quantità di dati disponibili nel mondo e utilizzarli in modo adeguato può significare successo e fallimento per marchi e organizzazioni. L'utilizzo corretto dei dati sarà la chiave per raggiungere gli obiettivi dei marchi, soprattutto nei prossimi tempi.
Detto questo, la scienza dei dati sta assumendo un ruolo fondamentale nel funzionamento e nel processo di crescita dei marchi. Essere uno scienziato di dati è quindi una posizione privilegiata per qualsiasi persona in quanto ha il grande compito di gestire i dati e fornire soluzioni ai loro problemi, sia all'interno che all'esterno dell'organizzazione.
Oggi, i data scientist stanno aprendo nuove basi in termini di sperimentazione e ricerca. Stanno sperimentando tecnologie di raccolta di informazioni e sviluppando modelli e algoritmi sofisticati, al fine di aiutare i marchi a rispondere ad alcune delle maggiori sfide che devono affrontare. Uno scienziato di dati svolgerà funzioni e ruoli principali, alcuni dei quali includono:
- Collega dati nuovi e diversi per offrire prodotti che soddisfino le aspirazioni e gli obiettivi dei loro clienti target
- Utilizzare i dati señor per rilevare le condizioni meteorologiche e reindirizzare le catene di approvvigionamento
- Scopri frodi e anomalie nel mercato
- Aumentare la velocità con cui è possibile accedere e integrare i set di dati
- Individua il modo migliore e innovativo di utilizzare Internet in modo che i marchi possano sfruttare le opportunità in modo globale
Mentre la vendita al dettaglio è un'area in cui la scienza dei dati può avere enormi implicazioni. Prendiamo ad esempio il caso in cui la generazione più anziana ricorda di avere avuto un'interazione sorprendente con il negoziante locale.
Questo negoziante è stato in grado di soddisfare tutte le esigenze del cliente in modo personalizzato. Con il tempo, tuttavia, questa attenzione personalizzata si è persa nell'emergere e nella crescita dei supermercati.
Tuttavia, l'analisi dei dati può aiutare i marchi a creare questa connessione personale con i propri clienti. Utilizzando la scienza dei dati, i marchi dovranno sviluppare una comprensione migliore e profonda di come i clienti utilizzano i loro prodotti.
Ciò significa che i rivenditori competitivi dovranno approfondire la comprensione di come i clienti utilizzano i loro prodotti. Efficienza significa che i rivenditori dovranno abbinare il prodotto giusto al cliente giusto, nonostante entrambi questi oggetti siano in continua evoluzione.
Qual è il futuro della scienza dei dati e dei data scientist?
Pertanto, mentre la vendita al dettaglio è un campo tangibile in cui gli effetti della scienza dei dati sono chiaramente visibili, la scienza dei dati può avere implicazioni di vasta portata anche in altri campi. Questi includono l'assistenza sanitaria, l'energia e l'istruzione.
Poiché questi campi sono in continua evoluzione, anche l'importanza della scienza dei dati è in rapido aumento.
Nel campo dell'assistenza sanitaria, nuovi farmaci vengono costantemente scoperti da un lato e dall'altro è necessario creare cure migliori per i pazienti.
La scienza dei dati con il suo uso di metodi e tecniche può aiutare il settore sanitario a trovare soluzioni che aiutino a portare l'assistenza e la soddisfazione dei pazienti a un livello superiore.
Il settore sanitario è in continua evoluzione e la scienza dei dati può aiutarli a creare cure migliori per i pazienti in tutte le fasi. Un altro campo che può veramente beneficiare della scienza dei dati è l'educazione.
Con la tecnologia come smartphone e laptop che diventano parte integrante del sistema educativo, la scienza dei dati può aiutare a creare migliori opportunità per aiutare gli studenti ad apprendere e migliorare le loro conoscenze in modo costruttivo.
Un altro esempio di come la scienza dei dati può aiutare la società è attraverso la sua applicazione e il suo uso nell'energia. Il settore energetico è oggi al culmine di cambiamenti e trasformazioni radicali. Dal petrolio al gas alle energie rinnovabili, dobbiamo trovare modi nuovi e innovativi per utilizzare l'energia.
La scienza dei dati può aiutarci a far fronte alle sfide della crescente domanda e del futuro sostenibile garantendo al contempo le migliori soluzioni. Ciò significa che i data scientist dovranno presentare una vasta gamma di soluzioni per affrontare le sfide in tutti i settori.
Questo non è un compito facile ed è per questo che hanno bisogno delle risorse e dei sistemi che li aiuteranno a raggiungere questo obiettivo. In tutti i settori e le economie, i data scientist dovranno diventare pensatori creativi che utilizzano strumenti di fascia alta per creare soluzioni che possono essere adottate in tutti i settori verticali.
Tutto sommato, i data scientist sono oggi il futuro del mondo. Presto diventeranno parte integrante dell'organizzazione e aiuteranno il mondo ad affrontare le principali sfide globali, che a loro volta possono avere impatti di vasta portata in tutti i paesi.
Ecco perché la necessità dell'ora è quella di sviluppare le capacità e la creatività dei data scientist di tutto il mondo in modo che possano aiutare le persone a sperimentare la vita, i prodotti e i servizi in un modo nuovo di zecca.