🧪 Cos'è la Data Science
🧠 Il metodo scientifico applicato ai dati
La Data Science non è solo "fare grafici" o "usare l'AI". È un campo interdisciplinare che combina:
- Statistica e Matematica: Per modellare la realtà.
- Informatica: Per processare i dati (ETL, Big Data).
- Conoscenza di Dominio: Per capire cosa significano i dati nel contesto reale.
⚙️ Il Processo (Ciclo di Vita)
- Definizione del Problema: Cosa vogliamo risolvere?
- Data Collection: Raccolta dati (spesso da un Data Lake).
- Data Cleaning: Pulizia e preparazione (l'80% del tempo!).
- Exploratory Data Analysis (EDA): Capire le distribuzioni e le correlazioni.
- Modellazione: Creazione di algoritmi di Machine Learning (predittivi o descrittivi).
- Deploy & Monitoring: Mettere il modello in produzione e controllarne le performance.
🆚 Data Science vs Data Analytics
- Data Analytics (Data Analyst): Guarda al passato/presente. "Cosa è successo?"
- Data Science (📈 Data Scientist): Guarda al futuro. "Cosa succederà?" o "Cosa succederebbe se...?"
🛠️ Strumenti
- Linguaggi: Python, R, Julia.
- Librerie: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Pandas.
- Ambienti: Jupyter Notebooks.
🎯 Obiettivo
Estrarre valore nascosto dai dati per automatizzare decisioni complesse o prevedere scenari futuri.