Differenza tra Data Science e Statistica

'Difference between Data Science and Statistics'.

Introduzione

Con un aumento del 256% delle offerte di lavoro per data scientist su Indeed, la data science è diventata una parola di moda nell’industria. La crescente necessità di ruoli legati alla data science in vari settori ha portato le masse a optare per lauree specializzate e programmi di formazione in data science. Le aziende e i governi utilizzano ampiamente i dati per prendere decisioni essenziali e pianificare investimenti e attività future. Tuttavia, nella data science, i passaggi in statistica contribuiscono in egual misura alla presa di decisioni.

Vi state chiedendo quale sia più utile: Data Science o Statistica?

Esploriamo!

Cos’è la Data Science?

La data science è un’analisi dei dati per ottenere informazioni aziendali essenziali. Comprende diverse discipline, come statistica, intelligenza artificiale, matematica e informatica. Queste discipline aiutano ad analizzare enormi volumi di dati. I data scientist utilizzano le loro conoscenze per trovare soluzioni al problema, comprendere perché è avvenuto, cosa ci si può aspettare e cosa altro si può ottenere.

• Un’analisi degli stakeholder che i professionisti della Data Science possono amare
• Una Breve Introduzione all’Intelligenza Artificiale Generativa per Principianti
• Il percorso verso il successo nella scienza dei dati riguarda la tua capacità di imparare. Ma cosa imparare?

Molte industrie utilizzano oggi la Data Science per prevedere modelli e tendenze dei consumatori e per scoprire nuove prospettive. Aiuta le aziende a prendere decisioni informate riguardo allo sviluppo dei prodotti e alle vendite. Funziona come disciplina per il miglioramento dei processi e per la rilevazione delle frodi. Anche i governi utilizzano la data science per aumentare l’efficienza dei loro servizi pubblici.

Cos’è la Statistica?

La scienza applicata della statistica consiste nella raccolta ed esame dei dati per scoprire modelli e tendenze, eliminare i pregiudizi e aiutare nella presa di decisioni. È una caratteristica dell’intelligenza aziendale che comprende la raccolta e l’analisi dei dati commerciali e la presentazione delle tendenze.

Le aziende possono utilizzare l’analisi statistica per beneficiare in molti modi, come identificare le linee di prodotto più performanti, individuare i venditori con prestazioni scadenti e comprendere come varia la crescita del fatturato nelle diverse regioni.

La modellistica predittiva può trarre vantaggio dall’uso dei metodi di analisi statistica. Gli strumenti di analisi statistica consentono alle aziende di approfondire la visione dei dettagli più importanti, rispetto alla semplice proiezione delle tendenze che possono essere influenzate da vari eventi esterni.

Data Science vs Statistica

La differenza principale tra la data science e la statistica è la seguente:

Data Science	Statistica
Si basa su metodi di calcolo scientifico. Utilizza la statistica e la matematica applicata per ottenere nuove informazioni dai big data.	La statistica è lo studio dei dati. Applica funzioni e algoritmi statistici per determinare i valori dai dati.
Viene applicata per risolvere problemi legati ai dati.	La statistica viene utilizzata per progettare e formulare problemi del mondo reale basati sui dati.
Estrae informazioni da dati grezzi o strutturati.	Pianifica la raccolta, l’analisi e la rappresentazione dei dati per ulteriori studi.
L’applicazione della data science è nei settori come i sistemi sanitari, le finanze, la rilevazione delle frodi e l’analisi di mercato.	L’applicazione della statistica è nei settori come il commercio, gli studi demografici e le scienze fisiche.
La Data Science individua le esigenze dei dati per un determinato problema.	La statistica individua i valori stimati per diversi elementi di dati.

Data Science vs Statistica – Concetto

La statistica è una disciplina matematica che si occupa della raccolta, valutazione, interpretazione, visualizzazione e strutturazione dei dati. Si concentra sulla creazione di modelli statistici e approcci per ottenere risultati significativi dai dati. La statistica si basa sul recupero di tendenze dai dati, sulla verifica di ipotesi e sull’analisi probabilistica.

La statistica può essere utilizzata in diversi modi. Gli statistici raccolgono dati e li analizzano. Il loro obiettivo principale è analizzare i dati e offrire soluzioni e conoscenze per aiutare nella presa di decisioni. Gli statistici valutano i dati e traggono conclusioni utilizzando formule matematiche e modelli statistici. Gli statistici utilizzano la matematica per l’analisi quantitativa, anche se possono lavorare su argomenti diversi con set di dati multipli.

D’altra parte, il vasto campo della data science integra l’analisi statistica, la programmazione informatica, l’apprendimento automatico e l’esperienza industriale per estrarre informazioni, tendenze e conoscenze da set di dati complessi e enormi. La data science utilizza vari metodi, strumenti e algoritmi per elaborare, esaminare e visualizzare i dati al fine di affrontare sfide del mondo reale e trarre conclusioni basate sui dati.

I data scientist si specializzano nello sviluppo di tecnologie che eseguono queste analisi offrendo risultati preziosi. I data scientist di spicco si concentrano su enormi quantità di dati. Devono capire come ottenere dati utili dai data warehouse. Mentre gli statistici si concentrano maggiormente sulle equazioni e sui framework matematici che utilizzano per le loro ricerche, sviluppano e utilizzano attivamente anche sistemi di dati.

Data Science vs Statistica – Applicazione

Applicazioni della Statistica

1. La statistica è essenziale per impostare studi, condurre sondaggi e analizzare dati in progetti di ricerca in diverse discipline, come scienze sociali, economia, psicologia e medicina.
2. Utilizzando metodi statistici, come grafici di controllo, test di ipotesi e analisi della varianza (ANOVA), diverse aziende possono garantire la coerenza, individuare errori e aumentare la produttività complessiva.
3. La statistica è utile in economia e finanza per studiare i mercati finanziari, condurre analisi del rischio, determinare il valore degli asset e prevedere indicatori economici. Beneficia la previsione, la gestione del rischio, l’ottimizzazione del portafoglio e le scelte di investimento intelligenti.
4. La pianificazione e la valutazione degli studi clinici per accertare l’efficacia e la sicurezza di nuovi trattamenti o farmaci dipendono pesantemente dalla statistica. Viene utilizzata anche nell’assistenza sanitaria per valutare i dati dei pazienti, condurre ricerche epidemiologiche, individuare schemi di malattia e valutare l’efficacia delle terapie.

Applicazione della Data Science

1. Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati nella data science per creare modelli di categorizzazione e previsione precisi. Viene utilizzato in vari settori, tra cui previsione della domanda, sistemi di raccomandazione, valutazione del credito e rilevamento delle frodi.
2. L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) elabora e analizza i dati del linguaggio umano utilizzando la data science. È la forza trainante di programmi che eseguono analisi del sentiment, categorizzazione del testo, chatbot, traduzione di lingue e recupero di dati.
3. La data science esamina le tendenze di mercato, il comportamento dei consumatori e i dati dei social media. Consente alle aziende di effettuare analisi del sentiment, indirizzare le campagne di marketing e migliorare le campagne pubblicitarie fornendo approfondimenti sulle preferenze dei consumatori.
4. Con strumenti come l’elaborazione distribuita, il data mining e algoritmi scalabili, la data science è fondamentale per gestire e analizzare grandi e complessi set di dati al fine di individuare modelli e approfondimenti.
5. Le strategie della data science vengono utilizzate nelle applicazioni di computer vision come il rilevamento degli oggetti, la segmentazione delle immagini, il riconoscimento facciale e l’analisi video. Ciò rende possibili programmi come i sistemi di sorveglianza, i veicoli autonomi e le immagini in campo medico.

Data Science vs Statistica – Analisi e interpretazione dei dati

La maggior parte delle volte, la statistica lavora con set di dati ben organizzati e strutturati. I ricercatori danno priorità alla formulazione appropriata di esperimenti o approcci di campionamento per garantire una raccolta accurata dei dati. Inoltre, puliscono, organizzano e trasformano i dati per adattarli a modelli statistici specifici.

Lo scopo principale della statistica è interpretare i dati alla luce di modelli e assunzioni statistiche. Per valutare il grado di evidenza, fornisce valori p, intervalli di confidenza e indicatori di incertezza. Eseguire inferenze sulla popolazione utilizzando dati campionati è un aspetto comune dell’interpretazione statistica.

La data science, inoltre, si occupa di set di dati ampi e diversificati, inclusi dati strutturati e non strutturati. I data scientist conducono routine pulizia dei dati, elaborazione preliminare e attività di ingegneria delle caratteristiche per preparare i dati per lo studio. Raccolgono e combinano anche dati provenienti da diverse fonti, come contenuti scritti, contenuti visivi e dati dei sensori, per comprendere in modo completo i fatti.

Oltre all’inferenza statistica, la data science cerca di estrarre informazioni che possono essere applicate all’azione. I data scientist integrano competenze specifiche del settore e obiettivi aziendali nell’interpretazione dei dati in un contesto più ampio. Si concentrano nell’individuare modelli significativi, rilevare tendenze, formulare previsioni e creare soluzioni basate sui dati per le sfide incontrate nel mondo reale.

Data Science vs Statistica – Modellizzazione statistica e test di ipotesi

Nella statistica, l’accento è sulla creazione e sull’utilizzo di modelli statistici formali basati su concetti accettati. Gli statistici utilizzano spesso modelli parametrici, che hanno presunzioni stabilite sulle caratteristiche statistiche dei dati sottostanti. Utilizzano tecniche statistiche per adattare tali modelli ai dati, inclusi serie temporali, ANOVA, regressione logistica e regressione lineare.

La modellistica statistica è affrontata in modo più ampio nella data science. Le strategie di modellizzazione utilizzate dai data scientist includono metodologie statistiche, algoritmi di apprendimento automatico e modelli di deep learning.

La data science si preoccupa meno di conformarsi ad assunzioni predefinite e di scegliere e ottimizzare modelli che producano prestazioni di previsione ottimali. I data scientist spesso si occupano di dati sfidanti, grezzi o ad alta dimensionalità, che richiedono tecniche di modellizzazione più flessibili e affidabili.

In base all’argomento di ricerca, gli statistici creano ipotesi nulla e alternative e conducono test statistici per valutare le prove a sostegno delle visioni alternative. Per determinare l’importanza statistica dei risultati, calcolano statistiche di test, valori p e intervalli di confidenza. L’applicazione di tecniche statistiche robuste è evidenziata dagli statistici quando si traggono inferenze sulla popolazione dai dati campionati.

Anche se può valutare le prestazioni del modello, il test delle ipotesi non è necessariamente l’obiettivo principale nei flussi di lavoro della Scienza dei Dati. I data scientist creano modelli che classificano efficacemente le osservazioni o prevedono i risultati utilizzando metodi statistici e algoritmi di apprendimento automatico. Le metriche misurano l’efficacia del modello, inclusa l’accuratezza, la precisione, il richiamo e il punteggio F1.

Diversi strumenti utilizzati in statistica e scienza dei dati

Strumenti e tecniche utilizzati in statistica

1. Utilizzando SPSS nelle scienze sociali perché offre processi statistici estesi per l’analisi e la gestione dei dati.
2. Utilizzando SAS da diverse aziende perché fornisce ampie capacità di analisi statistica e gestione dei dati.
3. Stata ha funzioni estese di gestione dei dati, analisi economica e grafica.
4. I programmi di fogli di calcolo come Google Sheets e Microsoft Excel sono comunemente utilizzati per calcoli statistici e analisi dei dati.
5. Il programma di composizione tipografica LaTeX è ampiamente utilizzato nell’ambito accademico e della ricerca per produrre articoli e relazioni di altissima qualità che contengono equazioni matematiche, formule e notazioni statistiche.
6. Tableau supporta visualizzazioni coinvolgenti e interattive, cruscotti e report.
7. Per effettuare calcoli numerici e statistici, vengono utilizzati linguaggi di programmazione come Julia, MATLAB e Python, con librerie come NumPy, pandas e SciPy per funzioni statistiche avanzate.

Strumenti e tecniche utilizzati nella scienza dei dati

1. Python offre librerie e framework per l’analisi dei dati, il deep learning, l’apprendimento automatico e la manipolazione dei dati, come NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.
2. R è un linguaggio di programmazione completo con strumenti e pacchetti come dplyr, tidy, ggplot2, caret e Keras per l’analisi, la presentazione e la manipolazione dei dati.
3. Jupyter è una piattaforma computazionale interattiva online ben nota. Utilizzando Jupyter per l’analisi sperimentale dei dati, la progettazione di prototipi e la definizione dei flussi di lavoro di analisi dei dati.
4. Pandas è un pacchetto Python che offre strutture dati e funzioni per la manipolazione, la pulizia e l’analisi rapida dei dati.
5. TensorFlow è un toolkit ML open-source che aiuta a creare ed implementare modelli di deep learning e ML per valutazione di serie temporali, riconoscimento di immagini e NLP.
6. Apache Hadoop è una piattaforma open-source che consente la memorizzazione e l’analisi distribuita di enormi quantità di dati su più computer.
7. Plotly è un toolkit dinamico di visualizzazione dei dati che funziona con Python, R e JavaScript, consentendo di creare grafici, cruscotti e visualizzazioni interattive online.

Percorsi di carriera e opportunità

I data scientist collaborano in vari settori e professioni, come lo sviluppo di sistemi informatici, la gestione aziendale e le attività commerciali, il lavoro di consulenza per la gestione e la ricerca e discipline tecniche, l’assicurazione e altri.

Il cloud computing è anche un settore in crescita per i data scientist, che aiuta le organizzazioni di piccole e medie dimensioni a beneficiare della scienza dei dati. Le persone possono intraprendere diversi percorsi di carriera, tra cui data scientist, business analyst, data analyst, data engineer, machine learning engineer, data architect e altro ancora.

Quasi tutti i settori dell’industria e del governo impiegano professionisti statistici e le aziende si dedicano a attività promozionali, servizi di consulenza, servizi medici, ingegneria, questioni politiche, sport commerciali e universitari.

Quando le persone padroneggiano la statistica, possono ricoprire diverse posizioni organizzative, come statistico, econometrico, analista di ricerca, attuario, consulente statistico, analista quantitativo e altro ancora.

Leggi anche: Come può uno statistico diventare un data scientist?

Istruzione e percorsi di apprendimento

I corsi di laurea in scienza dei dati mettono l’accento sull’analisi dei dati, sull’apprendimento automatico, sui concetti statistici e sull’esperienza avanzata di programmazione. Gli studenti imparano a sviluppare nuovi tipi di modelli e operazioni dati attraverso questi programmi. Inoltre, gli studenti imparano ad utilizzare tecnologie all’avanguardia per tracciare, gestire e visualizzare enormi quantità di dati. Il curriculum include l’apprendimento di Python, SQL, R e modellazione predittiva.

Con una laurea in statistica, è possibile imparare come raccogliere, organizzare, analizzare ed interpretare numeri per risolvere problemi aziendali. Il curriculum spesso include calcolo, concetti matematici e statistici, come la modellazione dei dati statistici. Al contrario, la maggior parte dei lavori nella scienza dei dati richiede una laurea triennale in informatica, statistica o un campo correlato. Per le posizioni senior, i candidati con dottorati o lauree magistrali sono più adatti.

Se stai considerando una carriera nella statistica, dovresti avere un curriculum che includa matematica e scienze al liceo o all’università. Una solida base in matematica può aiutarti a prepararti per questo percorso professionale, poiché la statistica riguarda principalmente i numeri.

Conclusioni

In conclusione, il mondo moderno si basa sui dati, così come le grandi aziende, che utilizzano i dati per la creazione, il design e il marketing dei prodotti. Pertanto, per quanto riguarda la scienza dei dati rispetto alle statistiche, le statistiche si concentrano sulle statistiche predittive e sui modelli statistici per analizzare e comprendere i dati matematicamente. D’altra parte, la scienza dei dati utilizza una strategia più ampia, integrando metodologie statistiche con tecnologie come l’apprendimento automatico per comprendere insiemi di dati massicci.

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