Dipartimento di Culture, Politica e Società

Convegno nell'ambito del Master in Analisi Dati per la Business Intelligence e Data Science

Tra informatica, statistica, scienze sociali ed economiche che strada ha preso la scienza dei dati?

10 Febbraio 2020 dalle 9.00 alle 13
Campus Luigi Einaudi, Lungo dora Siena 100
Aula H1, II piano, Padiglione D4

Sebbene di Scienza dei dati si sia cominciato a parlare soltanto recentemente, essa esiste da secoli.

Certamente molto è cambiato dai tempi della Nuova Cronica, in cui Giovanni Villani faceva, tra i primi, un uso statistico dei numeri. Da lì in avanti la statistica è stata la disciplina che più ha lavorato con i dati di varia origine per aumentare la conoscenza del mondo che ci circonda.

Ai tempi nostri, con lo sviluppo recente delle macchine per il calcolo automatico e con il crescere della quantità d’informazione da gestire, l’informatica si affianca alla statistica e il lavoro sui dati diventa terreno di collaborazione e confronto tra le due discipline.

A mescolare il terreno delle competenze ci si mette pure la materia prima, i dati. I dati, non avendo un senso di per sé, lo acquisiscono nell’ambito conoscitivo in cui vengono generati e trattati.

Questi ambiti conoscitivi, le scienze sociali ed economiche prima di tutto, ma anche le scienze fisiche, naturali, biomediche e ingegneristiche, contribuiscono a produrre esigenze, a costruire metodi di gestione e analisi che ampliano il campo del lavoro sui dati e delle conoscenze (multidisciplinari) necessarie al loro trattamento. La scienza dei dati si è evoluta in questo percorso automatizzando progressivamente le procedure di analisi dei dati.

Considerando le cose soltanto da un punto di vista strumentale nella seconda metà del secolo scorso, per rendere più agevole l’utilizzo delle procedure analitiche (analytics), si cominciò con l’automatizzare le singole procedure statistiche (passando dai linguaggi di terza generazione, come il fortran, a packages statistici quali NYB-TAB,SPSS, SAS,BMDP,STATA dalla fine degli anni 60 agli anni 70-80);successivamente, con il miglioramento delle interfacce grafiche, si passò ad automatizzare i flussi delle operazioni e ad includerle in sequenze di DATA MINING (Sampling, Extract, Modify, Modeling, Assessing (SEMMA in breve) negli anni 90).

Nel nuovo millennio, con la necessità di gestire masse sempre più grandi di dati (BIG DATA), l'avvento degli strumenti open source e la spinta degli informatici, c’è stato un ulteriore impulso verso il miglioramento e lo sviluppo delle tecniche di MachineLearning e l’Intelligenza Artificiale.

Cosa succederà adesso? Si sente parlare di analytics automatizzati e di sostituzione di competenze umane anche in utilizzi più sofisticati degli analytics e addirittura nelle scelte che ne conseguono. Diremo qualcosa sulle direzioni in cui si muove la Scienza dei dati in questo terzo seminario organizzato dal Master ADABI.