Scienza dei dati: differenze tra le versioni
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La '''scienza dei dati''' (in [[lingua inglese|inglese]] '''''data science''''') è l'insieme di principi metodologici (basati sul [[metodo scientifico]]) e tecniche [[Interdisciplinarità|multidisciplinari]] volto a interpretare ed estrarre [[conoscenza]] dai [[dato|dati]] attraverso la relativa fase di [[analisi dei dati]]<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Foster|cognome=Provost|data=13 febbraio 2013|titolo=Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making|rivista=Big Data|volume=1|numero=1|pp=51–59|accesso=27 agosto 2017|doi=10.1089/big.2013.1508|url=http://online.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/big.2013.1508|nome2=Tom|cognome2=Fawcett}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|nome=Vasant|cognome=Dhar|data= dicembre 2013|titolo=Data Science and Prediction|rivista=Commun. ACM|volume=56|numero=12|pp=64–73|accesso=27 agosto 2017|doi=10.1145/2500499|url=http://doi.acm.org/10.1145/2500499}}</ref>. |
La '''scienza dei dati''' (in [[lingua inglese|inglese]] '''''data science''''') è l'insieme di principi metodologici (basati sul [[metodo scientifico]]) e tecniche [[Interdisciplinarità|multidisciplinari]] volto a interpretare ed estrarre [[conoscenza]] dai [[dato|dati]] attraverso la relativa fase di [[analisi dei dati|analisi]]<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Foster|cognome=Provost|data=13 febbraio 2013|titolo=Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making|rivista=Big Data|volume=1|numero=1|pp=51–59|accesso=27 agosto 2017|doi=10.1089/big.2013.1508|url=http://online.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/big.2013.1508|nome2=Tom|cognome2=Fawcett}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|nome=Vasant|cognome=Dhar|data= dicembre 2013|titolo=Data Science and Prediction|rivista=Commun. ACM|volume=56|numero=12|pp=64–73|accesso=27 agosto 2017|doi=10.1145/2500499|url=http://doi.acm.org/10.1145/2500499}}</ref>. |
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I metodi della scienza dei dati (spesso associati al concetto di ''[[data mining]]'') si basano su tecniche proveniente da varie discipline, principalmente da [[matematica]], [[statistica]], scienza dell'informazione, e [[informatica]], in particolar modo nei seguenti sottodomini: [[intelligenza artificiale]] (o [[apprendimento automatico]]), [[Base di dati|basi di dati]] e visualizzazione dati o [[business intelligence]] (vedi [[Big data]]). |
I metodi della scienza dei dati (spesso associati al concetto di ''[[data mining]]'') si basano su tecniche proveniente da varie discipline, principalmente da [[matematica]], [[statistica]], scienza dell'informazione, e [[informatica]], in particolar modo nei seguenti sottodomini: [[intelligenza artificiale]] (o [[apprendimento automatico]]), [[Base di dati|basi di dati]] e visualizzazione dati o [[business intelligence]] (vedi [[Big data]]). |
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Versione delle 16:36, 12 feb 2019
La scienza dei dati (in inglese data science) è l'insieme di principi metodologici (basati sul metodo scientifico) e tecniche multidisciplinari volto a interpretare ed estrarre conoscenza dai dati attraverso la relativa fase di analisi[1][2].
I metodi della scienza dei dati (spesso associati al concetto di data mining) si basano su tecniche proveniente da varie discipline, principalmente da matematica, statistica, scienza dell'informazione, e informatica, in particolar modo nei seguenti sottodomini: intelligenza artificiale (o apprendimento automatico), basi di dati e visualizzazione dati o business intelligence (vedi Big data).
Il ruolo di scienziato dei dati è stato definito dalla «Harvard Business Review» come "la professione più sexy del ventunesimo secolo"[3] ed è considerato uno dei quattro ruoli chiave preposti all'utilizzo sistematico dei big data nelle aziende[4].
Note
- ^ Foster Provost e Tom Fawcett, Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making, in Big Data, vol. 1, n. 1, 13 febbraio 2013, pp. 51–59, DOI:10.1089/big.2013.1508. URL consultato il 27 agosto 2017.
- ^ Vasant Dhar, Data Science and Prediction, in Commun. ACM, vol. 56, n. 12, dicembre 2013, pp. 64–73, DOI:10.1145/2500499. URL consultato il 27 agosto 2017.
- ^ Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century, in Harvard Business Review. URL consultato il 27 agosto 2017.
- ^ Andrea De Mauro, Marco Greco e Michele Grimaldi, Human resources for Big Data professions: A systematic classification of job roles and required skill sets, in Information Processing & Management, DOI:10.1016/j.ipm.2017.05.004. URL consultato il 27 agosto 2017.
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