ML e Data Science: binomio perfetto? Iniziamo dal dire che nel panorama attuale l’analisi dei dati è diventata una risorsa irrinunciabile per le aziende di tutti i settori. In particolare, di tutto il macrocosmo che rientra sotto la definizione della Data Analytics, due aree si sono distinte per la loro capacità di estrarre valore dai dati: il Machine Learning (ML) e la Data Science. Sono discipline che offrono agli esperti di dati strumenti e tecniche per analizzare, interpretare e utilizzare i dati in modi innovativi e significativi.
ML e Data Science: è una combinazione vincente?
Il Machine Learning e la Data Science sono spesso considerati due lati della stessa medaglia. In forma sintetica possiamo dire che la Data Science si concentra sull’analisi dei dati per ottenere insight e “estrarre significato dai dati”, mentre il Machine Learning usa specifici algoritmi di apprendimento, per consentire ai computer di imparare dai dati e fare previsioni o decisioni in maniera sempre più autonoma.
Questa combinazione di competenze è particolarmente potente, perché consente alle aziende di trarre vantaggio dai loro dati in modo più efficiente, riducendo il gap tecnico e rendendo la Data Science sempre più efficace.
Vediamo meglio nel dettaglio cosa sono ML e Data Science.
Che cos’è il Machine Learning ML
Il Machine Learning è una branca dell’intelligenza artificiale (AI) che si occupa dello sviluppo di algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo. In sostanza, il Machine Learning consente ai computer di riconoscere pattern nei dati e di trarre conclusioni da essi, in maniera via via più puntuale ed autonoma.
Che cos’è la Data Science
La Data Science è un campo interdisciplinare che combina competenze di statistica, informatica e settore di riferimento per estrarre conoscenza e insight dai dati. Gli scienziati dei dati utilizzano una vasta gamma di strumenti e tecniche per analizzare i dati, identificare pattern e tendenze, e prendere decisioni informate.
Applicare alla data science gli algoritmi ML significa ottenere insights sempre più puntuali e significativi, in tempi ridotti, anche da parte di utenti business sprovvisti di background tecnico – analitico.
Perché ML + Data Science
Insieme, quindi, Machine Learning e Data Science sono le chiavi per capire e interpretare quello che i dati raccontano. Utilizzando tecnologie ML e tecniche di Data Science, le aziende possono comprendere le relazioni tra i dati, gli schemi ripetuti, i nessi di causa ed effetto, per prendere decisioni migliori prevendendo trend, opportunità e rischi.
Leggi il nostro articolo:
Analisi dei dati e machine learning
Snowflake per il Machine Learning e la Data Science
Ora che sappiamo perché ML e Data Science sono ormai legati a doppio filo, parliamo di Snowflake. Di seguito, 4 punti che riteniamo particolarmente significativi in merito all’uso di Snowflake per la Data Science con il Machine Learning:
Integrazioni zero copy
La piattaforma fornisce un ambiente di data warehousing totalmente gestito su cloud, che può integrarsi con una varietà di strumenti e servizi di terze parti, inclusi quelli dedicati al Machine Learning e alla Data Science;
Analisi avanzate con modelli ML
Grazie alle integrazioni, perciò, gli utenti possono eseguire facilmente analisi avanzate sui loro dati, inclusi modelli di Machine Learning, senza dover spostare o duplicare i dati;
Sviluppo app personalizzate con Large Language Models
Da pochissimo Snowflake ha lanciato anche la soluzione Cortex che permette alle aziende di sviluppare app con Large Language Models (algoritmi AI che favoriscono la comprensione e la generazione di testi in linguaggio naturale) in pochi minuti. Che cosa sono i Large Language Models LLM;
Accesso, analisi e condivisione dei dati semplificati
Snowflake è anche una piattaforma ideale per la Data Science, poiché semplifica il processo di accesso, analisi e condivisione dei dati. I data scientists possono utilizzare Snowflake per eseguire rapidamente query complesse su grandi set di dati, utilizzare linguaggi di programmazione come SQL, Python o R per analizzare i dati e creare modelli e collaborare facilmente con altri membri del team;
Un esempio di progetto ML e Data Science con Snowflake
Ad esempio, un team di Data Scientist che lavora su un progetto di analisi del sentiment può utilizzare Snowflake per accedere e analizzare grandi quantità di dati testuali provenienti da social media, recensioni online o altre fonti, eseguire analisi dei sentimenti utilizzando algoritmi di machine learning / LLM, e generare insight utili per l’azienda.
Ecoh Media partner Snowflake, esperti in ML e Data Science
Ecoh Media è Reseller Partner Snowflake, con una spiccata competenza in soluzioni ML e Data Science per aziende e organizzazioni pubbliche di ogni settore e dimensione.
I nostri Data Specialist sono al tuo fianco per implementare la soluzione tecnologica Snowflake che risponde alle esigenze della tua azienda, si integrat nella tua architettura dati e ottimizza il ROI. Il nostro obiettivo è fornirti le tecnologie per ottenere il massimo dei vantaggi dai dati e valorizzare il lavoro del tuo team di Data Science.
