La scienza dei dati è una disciplina interdisciplinare che mira a estrarre conoscenze e insight significativi da dati grezzi, strutturati o non strutturati, combinando competenze in statistica, informatica, matematica e conoscenza del dominio. Si distingue dall'analisi classica dei dati per la capacità di gestire grandi volumi di dati (big data), automatizzare le analisi tramite algoritmi avanzati e generare modelli predittivi o prescrittivi. Il processo include tipicamente raccolta, pulizia, esplorazione, modellazione e interpretazione dei dati, spesso in sinergia con intelligenza artificiale e machine learning.
Casi d'uso ed esempi di applicazione
La scienza dei dati è ampiamente utilizzata nel rilevamento delle frodi bancarie, nella personalizzazione delle raccomandazioni (ad esempio su piattaforme di streaming o e-commerce), nell'ottimizzazione industriale (manutenzione predittiva, gestione della supply chain), nell'analisi del sentiment sui social network e nella medicina personalizzata. Consente inoltre di anticipare le tendenze di mercato e ottimizzare campagne di marketing tramite l'analisi comportamentale.
Principali strumenti software, librerie e framework
Tra gli strumenti principali troviamo i linguaggi Python e R, librerie come Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch. Sono diffusi anche piattaforme come Apache Spark, Hadoop, Databricks e strumenti di visualizzazione come Tableau e Power BI. Jupyter Notebook è molto usato per prototipazione e documentazione delle analisi.
Ultimi sviluppi, evoluzioni e tendenze
La scienza dei dati sta evolvendo rapidamente con la crescita dell'intelligenza artificiale generativa, l'automazione dei workflow (AutoML) e l'integrazione del deep learning per l'analisi di dati non strutturati (immagini, testo, video). Sono crescenti anche le attenzioni verso governance, etica, qualità e sovranità dei dati. Il cloud computing facilita infine la scalabilità e la collaborazione nei progetti di data science.