Scienza dei dati: differenze tra le versioni
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<span>La </span>'''Data science '''("Scienza del dato" in inglese) è l'insieme di principi metodologici (basati sul [[metodo scientifico]]) e tecniche multidisciplinari per interpretare ed estrarre conoscenza dai dati<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Foster|cognome=Provost|data=2013-02-13|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=2017-08-27|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=December 2013|titolo=Data Science and Prediction|rivista=Commun. ACM|volume=56|numero=12|pp=64–73|accesso=2017-08-27|doi=10.1145/2500499|url=http://doi.acm.org/10.1145/2500499}}</ref>. I metodi della data science (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 sottodomini dell'[[intelligenza artificiale]] (o [[machine learning]]), [[Base di dati|basi di dati]] e data visualization. |
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Il professionista della data science, il '''data scientist''', è stato definito da Harward Business Review come "la professione più sexy del ventunesimo secolo" ed è considerato uno dei quattro ruoli chiave preposti all'utilizzo sistematico dei Big Data in azienda'''. ''' |
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Versione delle 13:35, 27 ago 2017
La Data science ("Scienza del dato" in inglese) è l'insieme di principi metodologici (basati sul metodo scientifico) e tecniche multidisciplinari per interpretare ed estrarre conoscenza dai dati[1][2]. I metodi della data science (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 sottodomini dell'intelligenza artificiale (o machine learning), basi di dati e data visualization.
Il professionista della data science, il data scientist, è stato definito da Harward 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 in azienda[4].
- ^ 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, December 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.
[[Categoria:Analisi dei dati]]