Come diventare un data scientist: gli strumenti e le tecniche che devi conoscere

Nel mondo odierno, la scienza dei dati si è affermata come una potente disciplina che consente alle imprese e alle organizzazioni di estrarre preziose intuizioni da immense quantità di dati. Se sei interessato a intraprendere un viaggio nel in questo affascinante campo, questo articolo ti guiderà attraverso gli strumenti essenziali e le tecniche necessarie per iniziare. Che tu sia un principiante o abbia qualche esperienza di programmazione, questi strumenti e tecniche ti aiuteranno a costruire una solida base nella scienza dei dati.

La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che combina tecniche matematiche, statistiche, informatiche e conoscenze di dominio per estrarre preziose intuizioni e conoscenze dai dati. Comprende la raccolta, l’organizzazione, l’analisi e l’interpretazione di set di dati grandi e complessi al fine di scoprire modelli, tendenze e correlazioni che possono guidare la presa di decisioni informate e risolvere problemi complessi. I data scientist utilizzano una vasta gamma di strumenti e tecniche, tra cui linguaggi di programmazione come Python e R, modelli statistici, algoritmi di apprendimento automatico e visualizzazione dei dati per derivare intuizioni significative dai dati.

Al centro della scienza dei dati si trova il ciclo di vita dei dati, che comprende diverse fasi, tra cui la raccolta dei dati, la pulizia e la pre-elaborazione dei dati, l’analisi esplorativa dei dati, l’ingegneria delle caratteristiche, la costruzione e l’addestramento dei modelli e la valutazione dei modelli. I data scientist utilizzano tecniche statistiche e algoritmi di apprendimento automatico per sviluppare modelli predittivi e fare previsioni o raccomandazioni basate sui dati. Questi modelli possono essere utilizzati in una varietà di settori, come finanza, sanità, marketing e scienze sociali, per ottimizzare i processi, identificare modelli, rilevare anomalie e prendere decisioni basate sui dati.

La scienza dei dati è guidata dall’abbondanza di dati disponibili oggi, spesso denominati “big data”. Con l’avvento di tecnologie come il cloud computing e i framework di elaborazione distribuita, i data scientist possono elaborare ed analizzare efficientemente enormi set di dati che in passato erano ingestibili. Inoltre, gli avanzamenti nel deep learning e nell’intelligenza artificiale hanno aperto nuove possibilità per le applicazioni della scienza dei dati, consentendo lo sviluppo di modelli sofisticati in grado di comprendere dati non strutturati come immagini, testi e discorsi.

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Le funzioni

La scienza dei dati svolge un ruolo fondamentale nell’era digitale odierna, in cui i dati vengono generati ad un ritmo senza precedenti. Permette alle imprese di ottenere un vantaggio competitivo sfruttando le intuizioni sul comportamento dei clienti, le tendenze di mercato e i dati operativi. I governi possono utilizzare la scienza dei dati per formulare politiche basate sui dati e migliorare i servizi pubblici. La scienza dei dati alimenta anche i progressi in settori come la sanità, dove aiuta nella diagnosi delle malattie, nella scoperta di nuovi farmaci e nella medicina personalizzata.

Tuttavia, la scienza dei dati non riguarda solo gli aspetti tecnici. Coinvolge anche il pensiero critico, la risoluzione dei problemi e le capacità di comunicazione efficace. I data scientist devono possedere una solida comprensione del dominio in cui lavorano per garantire che le intuizioni derivate dai dati siano allineate agli obiettivi aziendali o agli obiettivi di ricerca. Devono essere competenti nella narrazione e nella visualizzazione dei dati per comunicare in modo efficace le scoperte complesse a diverse audience, tra cui stakeholder, decision-maker e il pubblico in generale.

In sintesi, la scienza dei dati è un campo dinamico e in rapida evoluzione che sfrutta il potere dei dati per guidare l’innovazione e risolvere problemi complessi. Combinando competenze tecniche, conoscenze di dominio e pensiero analitico, i data scientist possono estrarre intuizioni preziose dai dati e prendere decisioni basate sui dati che hanno un impatto significativo su settori, società e il mondo nel suo complesso.

Scienza dei dati: i segreti per iniziare con successo

Per avere un inizio ottimizzato nel tuo viaggio nella scienza dei dati, ci sono strumenti di base che devi conoscere. Vediamoli.

Python

Python è ampiamente considerato uno dei migliori linguaggi di programmazione per la scienza dei dati. La sua semplicità, versatilità e librerie estensive lo rendono una scelta preferita per i data scientist. La sintassi intuitiva di Python e il codice leggibile ti consentono di prototipare ed esperimentare rapidamente con algoritmi e tecniche diverse. Inoltre, l’ecosistema di Python offre potenti librerie per la manipolazione, l’analisi e la visualizzazione dei dati.

• NumPy: NumPy è una libreria fondamentale per il calcolo numerico in Python. Fornisce supporto per array e matrici grandi e multidimensionali, oltre a una vasta collezione di funzioni matematiche per operare su questi array in modo efficiente.
• Pandas: Pandas è una libreria versatile che fornisce strutture dati ad alte prestazioni e strumenti di analisi dei dati. Ti consente di gestire e manipolare dati strutturati, come file CSV o tabelle SQL, utilizzando strutture dati potenti come i DataFrames.
• Matplotlib: Matplotlib è una popolare libreria di visualizzazione dei dati in Python. Offre una vasta gamma di funzionalità di tracciamento per creare vari tipi di grafici, tra cui grafici a linee, grafici a dispersione, grafici a barre e istogrammi. Matplotlib ti consente di presentare visivamente le tue scoperte e comunicare efficacemente le intuizioni.

Jupyter Notebooks

Jupyter Notebooks è un ambiente di codifica interattivo che ti consente di scrivere, eseguire e visualizzare il codice in un browser web. Supporta vari linguaggi di programmazione, tra cui Python, R e Julia. I Jupyter Notebooks sono particolarmente preziosi nella scienza dei dati perché ti consentono di combinare codice, visualizzazioni e testo esplicativo, facilitando la presentazione e la condivisione del tuo lavoro. La capacità di eseguire il codice in celle individuali e vedere immediatamente l’output promuove un approccio iterativo ed esplorativo all’analisi dei dati.

I Jupyter Notebooks offrono anche la flessibilità di documentare il tuo processo di pensiero, spiegare la tua metodologia e mostrare i risultati intermedi. Questo ambiente interattivo favorisce la collaborazione e consente agli altri di replicare e costruire sul tuo lavoro.

SQL

Structured Query Language (SQL) è un linguaggio specifico per il dominio utilizzato per la gestione e la manipolazione di database relazionali. Comprendere SQL è fondamentale per lavorare con grandi set di dati archiviati in database, poiché ti consente di estrarre, trasformare ed analizzare i dati in modo efficiente. Familiarizza con le operazioni SQL fondamentali come SELECT, JOIN e GROUP BY, poiché costituiscono la base del recupero e dell’aggregazione dei dati.

SQL ti consente di interrogare i database per recuperare sottoinsiemi specifici di dati, filtrare i record in base a condizioni, combinare dati da più tabelle utilizzando join e eseguire aggregazioni per riassumere le informazioni. Inoltre, imparare tecniche avanzate di SQL come le subquery e le funzioni di finestra migliorerà le tue capacità di manipolazione dei dati.

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Visualizzazione dei dati

La visualizzazione dei dati è fondamentale per comprendere modelli, tendenze e relazioni. Strumenti come Matplotlib e Seaborn in Python, così come Tableau e Power BI, forniscono potenti capacità di visualizzazione. Imparare a creare rappresentazioni visive significative dei tuoi dati ti permetterà di comunicare efficacemente le intuizioni e rendere le tue analisi più incisive.

• Matplotlib: Matplotlib, come accennato in precedenza, offre una vasta gamma di funzioni di tracciamento per creare visualizzazioni statiche di alta qualità per la pubblicazione. Fornisce opzioni di personalizzazione per colori, etichette, annotazioni e altri elementi del grafico, consentendoti di adattare la visualizzazione alle tue esigenze specifiche.
• Seaborn: Seaborn è una libreria Python costruita su Matplotlib che si specializza nella visualizzazione statistica dei dati. Semplifica il processo di creazione di grafici informativi e visivamente accattivanti per l’analisi statistica, come grafici di distribuzione, grafici di regressione e matrici di correlazione.
• Tableau e Power BI: Questi strumenti offrono interfacce interattive e intuitive per creare dashboard e report visivamente sorprendenti. Ti consentono di connetterti a diverse fonti di dati, eseguire trasformazioni dei dati e creare visualizzazioni interattive con pochi clic. Questi strumenti sono particolarmente utili quando presenti le tue scoperte della scienza dei dati a stakeholder non tecnici.

Algoritmi di apprendimento automatico

Gli algoritmi di apprendimento automatico costituiscono il cuore di molti progetti di scienza dei dati. Comprendere le basi di vari algoritmi di apprendimento automatico come la regressione lineare, gli alberi decisionali e il clustering è fondamentale. Librerie come scikit-learn forniscono implementazioni di questi algoritmi, consentendoti di applicarli a set di dati reali. Inoltre, imparare le tecniche di valutazione dei modelli come la cross-validazione e le metriche di prestazione come l’accuratezza, la precisione e il richiamo ti aiuterà a valutare la qualità dei tuoi modelli.

• scikit-learn: scikit-learn è una popolare libreria di apprendimento automatico in Python che fornisce una vasta gamma di algoritmi e strumenti per la pre-elaborazione dei dati, la selezione delle caratteristiche, l’addestramento e la valutazione dei modelli. Offre un’API coerente e intuitiva, che facilita l’esperimento con diversi algoritmi e tecniche.
• Framework di deep learning: Il deep learning ha guadagnato una notevole popolarità negli ultimi anni, grazie alla sua capacità di risolvere problemi complessi utilizzando reti neurali. Framework come TensorFlow e PyTorch forniscono strumenti potenti per la creazione e l’addestramento di modelli di deep learning. Comprendere le basi delle reti neurali e delle loro architetture ti permetterà di sfruttare efficacemente questi framework.

Controllo delle versioni

I sistemi di controllo delle versioni, come Git, sono essenziali per la gestione del codice e la collaborazione efficace con gli altri. Ti consentono di tenere traccia delle modifiche, tornare a versioni precedenti e collaborare su progetti con facilità. Familiarizzati con i comandi di base di Git e impara come utilizzare piattaforme come GitHub o GitLab per ospitare i tuoi repository di codice e collaborare con altri data scientist.

L’utilizzo del controllo delle versioni ti consente di lavorare su diverse branch, unire le modifiche e mantenere una cronologia completa del tuo progetto. Agevola anche la collaborazione con i membri del team, poiché fornisce una piattaforma centralizzata per la condivisione del codice, la revisione delle modifiche e la risoluzione dei conflitti.

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Conclusione

Intraprendere un viaggio nella scienza dei dati richiede una solida base di strumenti e tecniche essenziali. Python, Jupyter Notebooks, SQL, visualizzazione dei dati, algoritmi di apprendimento automatico e controllo delle versioni sono alcuni degli elementi chiave che ti consentiranno di immergerti nel mondo della scienza dei dati.

Ricorda che la scienza dei dati è un campo vasto e l’apprendimento continuo è fondamentale. Abbraccia il processo, pratica ed esplora nuovi concetti e strumenti per affinare le tue competenze e sbloccare tutto il potenziale della scienza dei dati. Con questi strumenti e tecniche essenziali a tua disposizione, sei sulla buona strada per diventare un data scientist competente.