Back to Basics Settimana 2 Database, SQL, Gestione dei dati e concetti statistici

Ritorno alle Basi Settimana 2 - Database, SQL, Gestione dei Dati e Concetti Statistici

 

Unisciti a VoAGI con il nostro percorso Back to Basics per iniziare una nuova carriera o per rinfrescare le tue competenze in data science. Il percorso Back to Basics è diviso in 4 settimane con una settimana bonus. Speriamo tu possa utilizzare questi blog come guida al corso. 

Se non l’hai già fatto, dai un’occhiata alla settimana 1: Back to Basics Settimana 1: Python Programming & Data Science Foundations

Passando alla seconda settimana, impareremo su Database, SQL, Data Management e Concetti Statistici.

  • Giorno 1: Introduzione ai Database in Data Science
  • Giorno 2: Iniziare con SQL in 5 Passaggi
  • Giorno 3: Principi di Gestione dei Dati per Data Science
  • Giorno 4: Lavorare con Big Data: Strumenti e Tecniche
  • Giorno 5: Statistica in Data Science: Teoria e Panoramica
  • Giorno 6: Applicare Statistiche Descrittive e Inferenziali in Python
  • Giorno 7: Test di Ipotesi e Test A/B

 

Introduzione ai Database in Data Science

 

Settimana 2 – Parte 1: Introduzione ai Database in Data Science

Comprendere l’importanza dei database in data science. Imparare anche i fondamenti dei database relazionali, delle categorie di database NoSQL e altro ancora.

La data science implica l’estrazione di valore e informazioni da grandi volumi di dati per guidare le decisioni aziendali. Coinvolge anche la costruzione di modelli predittivi utilizzando dati storici. I database facilitano la memorizzazione, la gestione, il recupero e l’analisi efficaci di tali grandi volumi di dati.

Quindi, come data scientist, dovresti comprendere i fondamenti dei database. Poiché consentono la memorizzazione e la gestione di dataset grandi e complessi, consentendo una ricerca efficiente dei dati, la modellazione e l’ottenimento di informazioni.

 

Iniziare con SQL in 5 Passaggi

 

Settimana 2 – Parte 2: Iniziare con SQL in 5 Passaggi

Quando si tratta di gestire e manipolare dati in database relazionali, Structured Query Language (SQL) è il nome principale nel settore. SQL è un importante linguaggio specifico del dominio che serve come base per la gestione dei database e fornisce un modo standardizzato per interagire con i database. 

Con i dati che sono la forza trainante dietro le decisioni e l’innovazione, SQL rimane una tecnologia essenziale che richiede attenzione di alto livello da parte degli analisti di dati, degli sviluppatori e dei data scientist.

Questo tutorial SQL completo copre tutto, dall’installazione dell’ambiente SQL alla padronanza di concetti avanzati come join, subquery e ottimizzazione delle prestazioni delle query. Con esempi passo-passo, questa guida è perfetta per principianti che desiderano migliorare le proprie competenze di gestione dei dati.

 

Principi di Gestione dei Dati per Data Science

 

Settimana 2 – Parte 3: Principi di Gestione dei Dati per Data Science

Capire i principali principi di gestione dei dati che i data scientist dovrebbero conoscere.

Nel tuo percorso come data scientist, incontrerai degli ostacoli e li supererai. Imparerai quale processo è migliore di un altro e come utilizzare processi diversi a seconda del compito che hai tra le mani. 

Questi processi lavoreranno insieme per garantire che il tuo progetto di data science vada avanti nel modo più efficace possibile e svolga un ruolo chiave nel tuo processo decisionale. 

 

Lavorare con Big Data: Strumenti e Tecniche

 

Settimana 2 – Parte 4: Lavorare con Big Data: Strumenti e Tecniche

Da dove si inizia in un campo vasto come il big data? Quali strumenti e tecniche utilizzare? Esploriamo questo argomento e parliamo degli strumenti più comuni nel campo del big data.

Sono passati i tempi in cui tutte le informazioni necessarie erano nel tuo “piccolo libro nero”. In quest’era della rivoluzione digitale, nemmeno i database classici sono sufficienti.

Gestire il big data è diventata una competenza critica per le aziende e, di conseguenza, per i data scientist. Il big data è caratterizzato dal suo volume, velocità e varietà, offrendo un’analisi senza precedenti dei modelli e delle tendenze.

Per gestire tali dati in modo efficace, è necessario l’utilizzo di strumenti e tecniche specializzate.

Statistica in Data Science: Teoria e Panoramica

Settimana 2 – Parte 5: Statistica in Data Science: Teoria e Panoramica

Esplorazione a livello avanzato del ruolo delle statistiche in Data Science.

Se sei interessato a padroneggiare le statistiche per distinguerti in un colloquio nel campo della data science, non dovresti farlo solo per l’intervista. Comprendere le statistiche può aiutarti a ottenere informazioni più approfondite e dettagliate dai tuoi dati.

In questo articolo, mostrerò i concetti statistici più cruciali che devono essere conosciuti per migliorare la risoluzione dei problemi nell’ambito della data science.

Applicazione di Statistiche Descrittive e Inferenziali in Python

Settimana 2 – Parte 6: Applicazione di Statistiche Descrittive e Inferenziali in Python

Mentre progredisci nel tuo percorso di data science, ecco le statistiche elementari che dovresti conoscere.

La statistica è un campo che comprende attività dalla raccolta e analisi dei dati all’interpretazione dei dati. È uno studio che aiuta la parte interessata a prendere decisioni di fronte all’incertezza.

Due rami principali nel campo delle statistiche sono le statistiche descrittive e le statistiche inferenziali. Le statistiche descrittive sono un ramo correlato alla sintesi dei dati utilizzando vari metodi, come le statistiche di riepilogo, la visualizzazione e le tabelle. Mentre le statistiche inferenziali si concentrano sulla generalizzazione della popolazione basata sul campione di dati.

Test di Ipotesi e Test A/B

Settimana 2 – Parte 7: Test di Ipotesi e Test A/B

I pilastri delle decisioni basate sui dati.

In un’era in cui i dati regnano sovrani, le aziende e le organizzazioni sono costantemente alla ricerca di modi per sfruttare il loro potere.

Dai prodotti che ti vengono consigliati su Amazon ai contenuti che vedi sui social media, c’è un metodo meticoloso dietro la follia.

Al centro di queste decisioni? I test A/B e i test di ipotesi.

Ma cosa sono e perché sono così fondamentali nel nostro mondo centrato sui dati? Scopriamolo insieme!

Conclusioni

Congratulazioni per aver completato la settimana 2!!

Il team di VoAGI spera che il percorso “Torna alle basi” abbia fornito ai lettori un approccio completo e strutturato per padroneggiare i fondamenti della data science.

La settimana 3 verrà pubblicata la prossima settimana, lunedì – rimanete sintonizzati!

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)**** è una Data Scientist e Scrittrice Tecnica Freelance. È particolarmente interessata a fornire consigli o tutorial sulla carriera in data science e a condividere conoscenze teoriche nel campo della data science. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può beneficiare la longevità della vita umana. Una studentessa appassionata che cerca di ampliare le sue conoscenze tecniche e le sue competenze di scrittura, aiutando nel contempo a guidare gli altri.