Scienza dei dati: differenze tra le versioni

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La '''Scienza dei dati''' è l'insieme di principi metodologici (basati sul [[metodo scientifico]]) e tecniche multidisciplinari volto ad interpretare ed estrarre [[conoscenza]] dai [[dato|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>. 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 ''[[machine learning]]''), [[Base di dati|basi di dati]] e ''data visualization''.
La '''scienza dei dati''' (in [[lingua inglese|inglese]] '''''data science''''') è l'insieme di principi metodologici (basati sul [[metodo scientifico]]) e tecniche multidisciplinari volto a interpretare ed estrarre [[conoscenza]] dai [[dato|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>.


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 ''[[machine learning]]''), [[Base di dati|basi di dati]] e ''data visualization''.
Il ruolo di scienziato dei dati è stato definito dalla «[[Harvard Business Review]]» come "la professione più ''sexy'' del ventunesimo secolo"<ref>{{Cita news|url=https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century|titolo=Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century|pubblicazione=Harvard Business Review|accesso=27 agosto 2017}}</ref> ed è considerato uno dei quattro ruoli chiave preposti all'utilizzo sistematico dei [[Big data]] nelle aziende<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Andrea|cognome=De Mauro|titolo=Human resources for Big Data professions: A systematic classification of job roles and required skill sets|rivista=Information Processing & Management|accesso=27 agosto 2017|doi=10.1016/j.ipm.2017.05.004|url=http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0306457317300018|nome2=Marco|cognome2=Greco|nome3=Michele|cognome3=Grimaldi}}</ref>.

Il ruolo di scienziato dei dati è stato definito dalla «[[Harvard Business Review]]» come "la professione più ''sexy'' del ventunesimo secolo"<ref>{{Cita news|url=https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century|titolo=Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century|pubblicazione=Harvard Business Review|accesso=27 agosto 2017}}</ref> ed è considerato uno dei quattro ruoli chiave preposti all'utilizzo sistematico dei ''[[big data]]'' nelle aziende<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Andrea|cognome=De Mauro|titolo=Human resources for Big Data professions: A systematic classification of job roles and required skill sets|rivista=Information Processing & Management|accesso=27 agosto 2017|doi=10.1016/j.ipm.2017.05.004|url=http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0306457317300018|nome2=Marco|cognome2=Greco|nome3=Michele|cognome3=Grimaldi}}</ref>.


== Note ==
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Versione delle 10:45, 6 set 2018

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[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 machine learning), basi di dati e data visualization.

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

  1. ^ 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.
  2. ^ 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.
  3. ^ Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century, in Harvard Business Review. URL consultato il 27 agosto 2017.
  4. ^ 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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