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La scienza dei dati è l'insieme di principi metodologici (basati sul metodo scientifico) e di tecniche multidisciplinari volto a interpretare ed estrarre conoscenza dai dati attraverso la relativa fase di analisi da parte di un esperto, chiamato scienziato dei dati (data scientist)[1][2].
I metodi della scienza dei dati (spesso associati al concetto di data mining) si basano su tecniche provenienti da varie discipline, principalmente da matematica, statistica, scienza dell'informazione, informatica e scienze sociali, in particolar modo nei seguenti sottodomini: basi di dati e visualizzazione dati o business intelligence, intelligenza artificiale o apprendimento automatico. Il ruolo di scienziato dei dati è stato definito dalla Harvard Business Review come «la professione più attraente del XXI secolo»[3] ed è considerato uno dei quattro ruoli chiave preposti all'utilizzo sistematico dei big data nelle aziende[4].
- ^ (EN) Foster Provost e Tom Fawcett, Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making, in Big Data, vol. 1, n. 1, 13 febbraio 2013, pp. 51–59, DOI:10.1089/big.2013.1508. URL consultato il 27 agosto 2017.
- ^ Vasant Dhar, Data Science and Prediction, in Commun. ACM, vol. 56, n. 12, dicembre 2013, pp. 64–73, DOI:10.1145/2500499. URL consultato il 27 agosto 2017.
- ^ Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century, in Harvard Business Review. URL consultato il 27 agosto 2017.
- ^ Andrea De Mauro, Marco Greco e Michele Grimaldi, Human resources for Big Data professions: A systematic classification of job roles and required skill sets, in Information Processing & Management, DOI:10.1016/j.ipm.2017.05.004. URL consultato il 27 agosto 2017.