La Data Science come nuova opportunità di lavoro per statistici e matematici

La Data Science come nuova opportunità di lavoro per statistici e matematici

La Data Science è quella branca che sviluppa la scienza dei dati tramite l’insieme di principi metodologici e tecniche multidisciplinari, volta ad estrarre conoscenza dai dati attraverso la relativa fase di analisi e interpretazione degli stessi da parte di un esperto.

Statistica, matematica e discipline scientifiche, trovano nuovi ambiti di applicazione nella Data Science

Questa disciplina dunque attinge a diversi ambiti di studio e a diversi principi metodologici, trovando però la sua parte fondamentale nell’analisi critica dei dati in relazione ad eventi misurati. L’analisi critica dei dati viene supportata in fase predittiva da discipline quali la statistica e da alcuni ambiti della matematica.  Ecco perchè queste due discipline divengono sempre più coinvolte in molti settori che utilizzano la Data Science, in particolare quello economico finanziario e quello bancario, ma non solo, anche quello medico scientifico, cosi come in molti comparti tecnologici.

La Data Science per la gestione delle problematiche comuni

Gli algoritmi che concorrono a studiare i dati raccolti da diverse fonti ed in particolare dal mondo dal digitale, richiedono una capacità di analisi che si può giovare della capacità di creare relazione e analisi predittiva tra dati, anche quando questi non appaiono intimamente connessi fra loro. Possiamo vedere questo ad esempio nelle diverse piattaforme web dedicate alla risoluzione di problematiche complesse e comuni, dove la Data Science interviene nel trovare soluzioni analizzando i dati forniti come contributo dato da molti utenti. Utilizzi di questo tipo se ne fanno per esempio in ambito medico per prevedere virus influenzali e di diversa natura, ma anche per studiare, ad esempio, le relazioni fra comportamenti e patologie mediche.

Più di recente, probabilmente sempre più in futuro, la raccolta e la condivisione delle informazioni avviene tramite una nuova tecnologia di rete chiamata blockchain, ossia una struttura di condivisione dati, che basa la sua efficacia sulla decentralizzazione, condivisione e immutabilità dei dei dati stessi, oltre che sul concetto di fiducia che accompagna in questo servizio gli utilizzatori, congiuntamente a quello di community.  A queste rivoluzionarie caratteristiche, si aggiungono inoltre la crittografia e la trasparenza dei dati.

Data Science: dagli algoritmi al decision making

Vediamo dunque come queste tecnologie stiano concorrendo a creare i presupposti per figure professionali nuove, quali quella del Data Scientist, che prevedibilmente troveranno anche ambiti di specializzazione propri, ad esempio nell’ambito medico, in quello economico e finanziario, in quello geologico e cosi via. Diviene evidente, quindi, quanto ambiti di studio quali quelli statistici e matematici, ma anche economici, finanziari e di diverse altre discipline, possano trovare nuovi ambiti di applicazione nella Data Science.

data scientist

Sarà infatti richiesta non solo la capacità di creare algoritmi, attingendo appunto da questi ambiti metodologici e di studio, quindi una capacità di analisi funzionale e dei processi logico-informatici, ma anche una capacità fondamentale di interpretazione dei dati e di risposta decisionale in relazione agli stessi.

Capiamo dunque, come si creeranno i presupposti lavorativi per gli ambiti che riguardano la creazione degli algoritmi di Data Science e quelli invece rivolti all’analisi dei dati tramite cruscotti di data intelligence analysis, ossia volti a favorire un’interpretazione ottimale degli stessi in fase di decision making. Nuove professioni dunque sono alle porte, altre ne nasceranno con il perfezionamento e l’espansione sul mercato delle nuove tecnologie; aggiornarsi ed avere un atteggiamento precursivo potrà favorire sicuramente una maggior riuscita in ambito lavorativo ed occupazionale negli anni a venire.

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