Data science vs Data Analytics vs Machine Learning
Quali sono le differenze?
Un’enorme mole di dati entrano quotidianamente nelle nostre vite. Dai link che clicchiamo alle caselle che selezioniamo, i dati sono ovunque. Le organizzazioni utilizzano i dati per perfezionare i propri prodotti, migliorare i propri servizi e offrire esperienze agli utenti altamente personalizzate. È, però, necessario dargli un senso a tutti i dati che vengono immagazzinati.
Le aziende, infatti, sono alla ricerca di professionisti in Data science, Data Analytics e Machine Learning in grado di setacciare la miniera d’oro dei dati ed aiutarli a prendere decisioni aziendali rapide in modo efficiente.
Quali sono le differenze principali tra queste tre scienze?
Andiamo a vederle una ad una.
Cos'è la Data Science?
Per poter rispondere a questa domanda dobbiamo partire dal diagramma di Venn creato da Drew Conway nel 2010.
Questo diagramma è composto da tre cerchi: matematica e statistica, competenza in materia e abilità di hacking.
In poche parole vi sono tre step fondamentali da percorrere per diventare un Data Scientist.
- Per essere un hacker di dati di successo è fondamentale essere in grado di gestire file di testo da riga di comando, apprendere operazioni vettorizzate e pensare algoritmicamente
- È poi fondamentale ottenere informazioni dai dati ottenuti. Come? Utilizzando metodi matematici e statistici appropriati.
- Infine bisogna porsi alcune domande motivanti sul mondo e fare ipotesi che possono essere riportate ai dati e testate con metodi statistici.
In sostanza, se puoi fare tutti e tre gli step, sei già altamente esperto nel campo della scienza dei dati.
Cos'è la Data Analytics?
La Data Analytics è, invece, una scienza che si basa sull’esecuzione di statistiche descrittive di base, visualizzare dati e trarre conclusioni.
Un Data Analyst deve avere una conoscenza di base delle statistiche, un perfetta conoscenza dei database, la capacità di creare nuove viste e deve avere la giusta percezione dei dati che visualizza. L’analisi dei dati può essere definita la base della Data Science.
Cos'è il Machine Learning?
Si tratta di una pratica che utilizza algoritmi per estrarre dati, imparare da essi e prevedere le tendenze future per quell’argomento. Il Machine learning viene utilizzato, quindi, per individuare modelli e acquisire informazioni nascoste in base ai dati percepiti.
Un buon esempio di Machine learning automatico è Facebook. Gli algoritmi di apprendimento automatico di Facebook raccolgono informazioni comportamentali per ogni utente sulla piattaforma social. Sulla base del proprio comportamento passato, l’algoritmo prevede gli interessi e consiglia articoli e notifiche nel feed delle notizie.
UN CONFRONTO
Data Science VS Data Analytics
Data Science è un termine generico che comprende analisi dei dati, data mining, Machine learning e molte altre discipline correlate. Mentre ci si aspetta che uno scienziato di dati preveda il futuro sulla base di modelli passati, gli analisti di dati estraggono informazioni significative da varie fonti di dati. Un data scientist crea domande, mentre un analista di dati trova le risposte alla serie di domande esistente.
Data Science VS Machine Learning
La principale differenza tra i due è che la Data Science come termine più ampio non si concentra solo su algoritmi e statistiche, ma si occupa anche dell’intera metodologia di elaborazione dei dati.
IN CONCLUSIONE
La Data Science, la Data Analytics e il Machine learning sono tre argomenti complessi e correlati. Tutti implicano la manipolazione e l’interpretazione dei dati. Sebbene ciascuno si sovrapponga, possono essere ampiamente definiti come segue:
- La scienza dei dati è una disciplina scientifica che esplora le sfaccettature di tutti i tipi di dati non strutturati e il modo in cui tali dati si riferiscono al mondo.
- L’analisi dei dati è un processo chiave nel campo della scienza dei dati, utilizzato per creare approfondimenti significativi basati su insiemi di dati strutturati.
- Il Machine learning è uno strumento pratico che può essere utilizzato per semplificare l’analisi di set di dati altamente complessi.
