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la programmazione per il data mining
e i linguaggi più importanti per diventare un Data Scientist
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Il termine Data Science comprende una serie di tecniche per l’analisi dei dati non solo con le classiche tecniche statistiche, ma con una serie di tecniche che permettono di analizzare e predire il comportamento dei clienti. Comprende le tecniche per l’analisi su dataset classici, di dimensioni contenute, e sui Big Data.
Il Machine Learning comprende una serie di tecniche che permettono di estendere le potenzialità di un analista: anticipare il comportamento degli utenti, predirne il comportamento, di etichettare un’email come spam, di riconoscere i caratteri scritti a mano…
Per estrarre i dati che ci occorrono per un’analisi dobbiamo talvolta interrogare le basi dati del web, estraendo e strutturando i nostri dati grazie alle tecniche di estrazione dati o web scraping
I dati che estraiamo non sono sempre dei dataset classici basati su dati numerici: molto più spesso ci troviamo ad analizzare dei dati non strutturati. E’ qui che entrano in gioco le analisi dei testi basate sul text mining. Le tecniche combinate di machine learning e di text mining ci permettono di distinguere un’email di spam da una che non lo è, di identificare potenziali truffe, di identificare i clienti che sono contenti del nostro servizio e quelli che non lo sono
R è uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati quando si parla di analisi dati. Navigando su DataWiring avrete la possibilità di imparare a programmare in R, manipolare i dati, apprendere le tecniche del machine learning e del text mining
Python è l’altro grande pilastro per quanto riguarda le tecniche del data mining. A brevissimo i primi corsi e libri sull’analisi dati con questo linguaggio
Il Data Science è un settore in grandissimo sviluppo, e le novità si susseguono di giorno in giorno, quindi… ripassate ogni tanto di qua, o iscrivetevi alla newsletter qua sotto!
