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Data science

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La storia della data science è relativamente recente, ma si è sviluppata rapidamente a partire da discipline preesistenti. Ecco una panoramica storica con alcune tappe significative:

Radici e concetti chiave:

  • Statistica: La data science trae le sue basi dalla statistica. Metodi come l’analisi della regressione, la teoria della probabilità e dei test statistici sono diventati fondamenti chiave.
  • Informatica: L’informatica ha fornito gli strumenti per l’elaborazione e la gestione dei dati. Linguaggi di programmazione, algoritmi, e strutture dati sono essenziali nello sviluppo di modelli e analisi in ambito data science.

I primi passi (primi del ‘900):

  • 1962: John Tukey, in “The Future of Data Analysis”, delinea una visione dove statistica e computer lavorano insieme per analizzare dati.
  • Anni ’70: Rilascio di SAS e SPSS, strumenti fondamentali per analisi statistiche, usati a tutt’oggi per finalità di data science.

Nascita dei termini (fine ‘900 – primi 2000):

  • Anni Novanta: Il termine “data mining” inizia a diventare diffuso, riferendosi all’estrazione di conoscenza da grandi dataset.
  • 1997: C.F. Jeff Wu propone “data science” come titolo alternativo alla statistica per enfatizzarne l’aspetto multidisciplinare.
  • 2001: William. S. Cleveland delinea le competenze che definiscono l’area della data science: modellazione, metodi, teoria, informatica, pedagogia.
  • 2009: DJ Patil e Jeff Hammerbacher, allora rispettivamente a LinkedIn e Facebook, popolarizzano il termine “Data Scientist”.

La Data Science diventa disciplina a sé (Anni 2010 – Oggi):

  • 2010: L’avvento del big data offre sfide e opportunità senza precedenti. Strumenti come Hadoop e Spark emergono per gestirli.
  • Espansione: Università e aziende lanciano master e corsi dedicati alla data science, che diventa un percorso educativo in sé.
  • Machine Learning e IA: Tecniche di machine learning e intelligenza artificiale (come il deep learning) diventano parte vitale della data science, permettendo analisi predittive e la creazione di sistemi altamente automatici.
  • Data Science oggi: Oggi la data science è un campo multidisciplinare e in costante evoluzione, con applicazioni in ambito aziendale, scientifico, accademico, e molti altri.

Sfide per il futuro:

  • Etica e privacy: L’uso responsabile dei dati pone grandi sfide etiche e in ambito di privacy.
  • Gap tra conoscenze tecniche e applicative: Colmare il divario tra teoria e pratica per soluzioni data-driven concrete e di valore è essenziale.
  • Interpretazione: Estrarre conoscenze interpretabili dai modelli resta una sfida cruciale per ottenere informazioni affidabili dai dati.
  • Scalabilità: Elaborare e gestire dataset sempre più ampi richiederà nuovi strumenti altamente performanti.

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