PYTHON
Esistono diversi approcci al data science:
- PROBING REALITY: prima ci si basava su una simulazione, ora ci si basa su dei
test fatti su dati reali à AB TEST (indecisione su dove mettere un bottone, allora si
creano due interfacce e le proponiamo a casa, dopo giorni analizziamo se la
variante più efficace è stata la A o la B)
- PATTERN DISCOVERY: descrivere i dati individuando dei pattern (esempio:
scontrini supermercato: se due o più prodotti vengono spesso acquistati insieme)
[oppure PROFILAZIONE: individuare dei singoli che possono essere raggruppati in
gruppi omogenei]
- PREDICTION
ASSOCIATION for COMPUTING MACHINERY à Scienza della rappresentazione e
dell’elaborazione dell’informazione
COMPUTER: macchina che segue sequenze di semplici istruzioni.il programma parte
sempre da un insieme di dati che verranno trasformati per produrre risultato mediante
delle istruzioni scritte in un linguaggio di programmazione
DATI: fatti grezzi e non organizzati, che devono essere elaborati per essere utili
INFORMAZIONE: diversi dati organizzati
Esempio:
§ Raccolta del dato (mojito, 8)
§ Interpretazione del dato (otto mojito) à informazione
§ Analisi (incasso di oggi) à conoscenza (trovare trend) = COMPRENS
