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Big data e Scienza dei dati

Scorciatoie: Differenze, Analogie, Jaccard somiglianza Coefficiente, Riferimenti.

Differenza tra Big data e Scienza dei dati

Big data vs. Scienza dei dati

In statistica e informatica, la locuzione inglese big data ("grandi dati") o talvolta l'italiana megadati indicano genericamente una raccolta di dati informatici così estesa in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valore o conoscenza. 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).

Analogie tra Big data e Scienza dei dati

Big data e Scienza dei dati hanno 13 punti in comune (in Unionpedia): Analisi dei dati, Apprendimento automatico, Base di dati, Big data analytics, Business intelligence, Conoscenza, Data mining, Data warehouse, Dato, Elaborazione dati, Informatica, LinkedIn, Statistica.

Analisi dei dati

Nell'ambito della scienza dei dati lanalisi dei dati è un processo di ispezione, pulizia, trasformazione e modellazione di dati con il fine di evidenziare informazioni che suggeriscano conclusioni e supportino le decisioni strategiche aziendali.

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Apprendimento automatico

Lapprendimento automatico (abbreviato in ML) è una branca dell'intelligenza artificiale che raccoglie metodi sviluppati negli ultimi decenni del XX secolo in varie comunità scientifiche, sotto diversi nomi quali: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che utilizza metodi statistici per migliorare la performance di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati.

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Base di dati

In informatica una base di dati, detta anche, dall'inglese, database o data base, o anche banca dati, è una collezione di dati organizzati immagazzinata e accessibile per via elettronica.

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Big data analytics

Big data analytics è il processo di raccolta e analisi di grandi volumi di dati (big data) per estrarre informazioni nascoste. Associati a sofisticate analisi di business, i big data hanno il potenziale di dare alle imprese intuizioni sulle condizioni di mercato, sul comportamento dei clienti, rendendo l’attività decisionale più efficace e veloce rispetto alla concorrenza, discostandosi dalle tradizionali soluzioni di business intelligence perché operano su grandi volumi di dati e richiedono pertanto un’elaborazione più lenta e meno efficiente.

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Business intelligence

Con la locuzione business intelligence (BI) ci si può solitamente riferire a.

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Conoscenza

La conoscenza è la consapevolezza e la comprensione di verità, fatti o informazioni ottenute attraverso l'esperienza o l'apprendimento (a posteriori), ovvero tramite l'introspezione (a priori).

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Data mining

Lestrazione di dati o data mining è l'insieme di tecniche e metodologie che hanno per oggetto l'estrazione di informazioni utili da grandi quantità di dati (es. banche dati, data warehouse, ecc.), attraverso metodi automatici o semi-automatici (es. apprendimento automatico) e l'utilizzo scientifico, aziendale, industriale o operativo delle stesse.

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Data warehouse

In informatica, all'interno dei sistemi informativi, nella pratica della business intelligence per data warehouse (dall'inglese, abbreviato DW) si intende in generale una collezione o aggregazione di dati strutturati, provenienti da fonti interne operazionali (DBMS) ed esterne al sistema informativo aziendale, utili ad analisi e rapporti informativi, prima adattati tramite strumenti appositi di trasformazione dei dati di tipo ETL, e poi analizzati tramite strumenti di analisi di tipo OLAP (query multidimensionali) o data mining, tipicamente ad uso strategico aziendale nei processi decisionali di impresa.

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Dato

Un dato (dono, cosa data) è la manifestazione concreta di una certa quantità di informazione, per mezzo della sua codifica. Per estensione un dato è una possibile manifestazione di un qualsiasi concetto.

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Elaborazione dati

Lelaborazione dati è un qualsiasi procedimento informatico che comporta la conversione dei dati in informazioni tramite algoritmi.

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Informatica

Linformatica è la scienza o disciplina che si occupa del trattamento dell'informazione mediante procedure automatizzate, avendo in particolare per oggetto lo studio dei fondamenti teorici dell'informazione, della sua computazione a livello logico e delle tecniche pratiche per la sua implementazione e applicazione in sistemi elettronici automatizzati detti quindi sistemi informatici; come tale è una disciplina fortemente connessa con la logica matematica, l'automatica, l'elettronica e anche l'elettromeccanica.

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LinkedIn

LinkedIn (pronuncia) è un servizio web di rete sociale, gratuito (con servizi opzionali a pagamento), impiegato principalmente nello sviluppo di contatti professionali (tramite pubblicazione e diffusione del proprio curriculum vitae) e nella diffusione di contenuti specifici relativi al mercato del lavoro (es. motore di ricerca del lavoro, pubblicità aziende, ecc.). La rete di LinkedIn, presente in oltre 200 paesi, a gennaio del 2009 contava circa 30 milioni di utenti, ha superato i 100 milioni di utenti il 22 marzo 2011, i 200 milioni a gennaio del 2013, i 530 milioni nel 2017, ha raggiunto i 630 milioni nel giugno del 2019 e gli 800 milioni nel 2021, di cui circa 16 milioni in Italia.

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Statistica

La statistica è una scienza che ha come scopo lo studio quantitativo e qualitativo di un particolare fenomeno collettivo in condizioni di incertezza o non determinismo, cioè di non completa conoscenza di esso o di una sua parte.

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La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande

Confronto tra Big data e Scienza dei dati

Big data ha 117 relazioni, mentre Scienza dei dati ha 29. Come hanno in comune 13, l'indice di Jaccard è 8.90% = 13 / (117 + 29).

Riferimenti

Questo articolo mostra la relazione tra Big data e Scienza dei dati. Per accedere a ogni articolo dal quale è stato estratto informazioni, visitare: