Come abbiamo spiegato nell’articolo precedente, la Data Science è una branca multidisciplinare che si fonda su conoscenze relative all’integrazione e elaborazione dei dati per la risoluzione analitica di problemi complessi.

Storia della Data Science
Storia della Data Science

Una specializzazione molto ammirata in questi anni. Ma ci siamo chiesti quando effettivamente sia nata?

Si potrebbe pensare che sia una pratica di studi relativamente recente, elaborata probabilmente in qualche paese occidentale.

Possiamo cominciare con il dire che la Data Science è sempre esistita! L’unica differenza è che nell’epoca moderna, grazie all’incredibile quantità di dati a disposizione, si è evoluta.

Negli anni 60, John Tukey, noto matematico statunitense, spiegò come la statistica di quegli anni fosse di fronte ad un cambiamento radicale. Lui, infatti, fu uno dei primi a teorizzare la fusione della computer science (ancora agli albori in quegli anni) con lo studio di semplici dati statistici. 

Negli anni 70, molte delle menti tra cui Peter Naur menzionarono più volte la Data Science, riferendosi esclusivamente all’analisi dei dati ma non dei rapporti tra dati e cose le cose che questi ultimi erano in grado di descrivere.

E’ con gli albori del nuovo millennio che vengono registrati i traguardi più importanti.
Assistiamo alla nascita di un termine che diventa sempre più influente dagli uffici governativi statunitensi che creano aree specifiche in grado di rapportarsi con nuovi problemi della rete e delle informazioni da essa generate.

La fine del decennio ha visto nascere nuove tecnologie che hanno favorito la manipolazione di un volume di dati sempre crescente: pensiamo ad Hadoop nel 2006 o il concetto di database NoSQL reintrodotto nel 2009.

Nel 2011, le posizioni lavorative aperte che chiedevano Data Scientist aumentarono del 15,000%. Si era dimostrato che questa nuova branca potesse realmente apportare benefici alla società e più nel dettaglio alle organizzazioni.

Storia della Data Science

Gli anni del nuovo decennio sono gli anni di Google e di Deep Mind.
Sta nascendo un nuovo concetto di AI basato su Deep Learning e Reinforcement Learning. E’ il 2016 e il campione del mondo di Go viene battuto da un algoritmo. Sono i primi anni dello speech recognition e tutto sembra volgere in una nuova direzione.

Con il progresso dell’algoritmistica e la crescita del volume dei dati a nostra disposizione, la Data Science è diventata una parte significativa della ricerca aziendale e accademica, dall’ambito medico e delle scienze umane fino agli aspetti finanziari di governi e imprese.

Il 18 febbraio 2015 DJ Patil è stato incaricato dall’ex Presidente degli Stati Uniti Obama primo U.S. Chief Data Scientist. La sua mansione principale era quella di liberare il valore contenuto nei dati in mano alla Pubblica Amministrazione Americana portando benefici che potessero ripagare gli investimenti effettuati nella raccolta di dati.

Il titolo di cui è stato insignito DJ Patil non è casuale, infatti a lui e Jeff Hammerbacher, founder e Chief Scientist di Cloudera, viene attribuito il merito di aver coniato il termine Data Scientist nel 2008, per indicare una nuova figura professionale in grado di effettuare analisi su grandi moli di dati volte a estrarne informazioni rilevanti e nonostante il termine sia solo di recente inserimento nel linguaggio comune del business, l’interesse che ha suscitato ha portato Harvard Business Review a pubblicare un articolo nell’ottobre del 2012 che titolava: ”Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century”.

Il Data Scientist oggi

Oggi la figura del Data Scientist sta ottenendo sempre più un riconoscimento aggiunto all’interno delle imprese.
E’ sempre più frequente imbattersi in una richiesta di assunzione di una di queste figure, a testimonianza del fatto che vi è un’attenzione notevole a questo tipo di professione.

Tuttavia ancora oggi, c’è confusione su quelli che sono i possibili profili e le competenze necessarie per ricoprire un tale ruolo. Abbiamo provato a raccontarlo in un più recente articolo che puoi consultare qui.
Non dimenticare di dargli un’occhiata!

 

 

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