Gli strumenti open source hanno un ruolo cruciale per il progresso e la crescita della data science. Questi hanno permesso di gettare le basi per un’analisi approfondita dei dati, consentendo di alimentare l’innovazione che ha portato alla formazione dell’attuale panorama.
Che cos’è la data science e quali strumenti vengono utilizzati?
La data science (o scienza dei dati) è lo studio dei dati per estrarne informazioni dettagliate. Questa scienza combina principi e pratiche nei campi di: matematica, statistica, intelligenza artificiale e ingegneria informatica per analizzare grandi quantità di dati. Tale analisi porta i data scientist, persone specializzate nell’analisi dei dati, a rispondere a dei quesiti riguardanti i dati raccolti. Quesiti ai quali sarebbe troppo difficile, lungo o costoso rispondere con metodi tradizionali. Inoltre, lo scopo dello studio è anche quello di attribuire un significato ai dati raccolti.
Per quanto riguarda gli strumenti open source, si sono indiscutibilmente affermati come catalizzatori nel viaggio evolutivo della scienza dei dati. Vengono utilizzati in diversi modi; come piattaforme per diverse attività analitiche e nella creazione delle attuali IA. L’impatto che hanno avuto queste tecnologie è stato fondamentale per lo sviluppo della disciplina.
L’effetto delle tecnologie open source si comprende al meglio quando si esplora il loro passato, se ne apprezza il presente e si approfondisce il proprio futuro. Questo approccio temporale non solo fornisce informazioni riguardo la relazione tra tecnologia open source e scienza dei dati, ma evidenzia l’importanza del ruolo di questi strumenti nel progresso del settore.
Il passato: la storia degli strumenti open source nel progresso della disciplina data science
L’emergere di linguaggi di programmazione open source come Python e R hanno segnato l’inizio di un’era rivoluzionaria per la scienza dei dati. Questi linguaggi hanno dato l’input per la creazione di piattaforme flessibili ed efficienti per l’analisi dei dati, la modellazione predittiva e le attività di visualizzazione. L’approccio incentrato sulla comunità promuove la risoluzione dei problemi e la condivisione delle conoscenze da parte di tutti gli utenti partecipanti.
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Sul fronte della gestione e dell’analisi dei dati su larga scala vengono sfruttati dei framework, ovvero degli strati intermedi tra un sistema operativo e il software che lo utilizza, in particolare per l’elaborazione dei dati open source. Alcuni esempi di framework sono i celebri Hadoop e Spark. Questi strumenti hanno democratizzato la capacità di trarre informazioni preziose da grandi set di dati complessi, che prima del loro utilizzo non erano trattabili. Questo cambiamento ha aperto la strada ad un nuovo paradigma di analisi dei big data. Promuovendo l’innovazione e consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni basate sui dati, che risultano più mirate ed efficaci.
A stimolare ulteriormente la crescita della data science è stata la diffusione delle librerie di machine learning (apprendimento automatico), tra cui TensorFlow, Scikit-learn e PyTorch. Queste hanno semplificato processi, altrimenti complessi, coinvolti nello sviluppo di modelli di machine learning; democratizzando l’accesso ad algoritmi all’avanguardia, rendendo l’apprendimento automatico più accessibile e accelerando il progresso della data science.
Il presente: come vengo attualmente sfruttati gli strumenti open source
Attualmente gli strumenti open source hanno un ruolo cruciale anche per lo sviluppo collaborativo e la personalizzazione. La loro natura trasparente consente ai data scientist non solo di utilizzarli come strumenti, ma anche di contribuire attivamente al loro perfezionamento per affrontare al meglio eventuali sfide. L’ambiente collaborativo permette approcci più creativi ai problemi in ambito data science e alimenta ulteriormente l’innovazione in questo campo.
Il valore educativo degli strumenti open source è davvero indispensabile nell’attuale panorama data science. Il libero accesso agli strumenti permette di offrire un’esperienza di apprendimento pratico e un’opportunità unica di attingere alla conoscenza messa a disposizione da altri utenti della comunità. Inoltre questo tipo di ambiente condiviso accelera la padronanza di nuove competenze, portando ad una nuova generazione di data scientist.
Gli strumenti open source ora costituiscono la base per una ricerca continua per lo sviluppo dell’IA. L’accesso alle librerie e ai framework promuove l’innovazione, accelerando i progressi in diversi sotto campi dell’IA tra cui: il deep learning e l’elaborazione del linguaggio naturale.
Il futuro: dove il coinvolgimento degli strumenti open source riuscirà a portare la data science
Guardando al futuro, gli strumenti open source sono pronti a svolgere un ruolo ancora più significativo, permettendo di guidare il futuro della scienza dei dati verso un’intelligenza artificiale più responsabile ed etica. Al crescere delle sfide come: il comprendere i limiti, mitigare i pregiudizi e garantire un uso responsabile, la comunità open source sarà in grado di affrontare questi problemi in modo collaborativo. Questo consentirà di accrescere ancora più velocemente le proprie competenze e rinnoverà il modo in cui le aziende prendono decisioni.
Il futuro permetterà un’ ulteriore democratizzazione della data science, guidata da strumenti che man mano verranno sviluppati; consentendo di aumentare il numero di partecipanti delle comunità, e accrescere il volume e la qualità dei dati.
Infine, gli strumenti open source saranno fondamentali per padroneggiare il potenziale offerto dai Large Language Model (LLM) come GPT-3 o GPT-4 all’interno dei flussi di lavoro dei dati. Questi modelli consentiranno di sfruttare in modo più efficace l’elaborazione del linguaggio naturale e alcune tecnologie basate sulla generazione. Inoltre ci sarà un ulteriore sviluppo del sistema di intelligenza artificiale.
Conclusioni
Dai precedenti paragrafi abbiamo potuto apprezzare come gli strumenti siano parte integrante del progresso e della crescita della data science. L’importanza dell’open source non deve passare in secondo piano. Grazie al libero accesso ai dati riusciremo ad avere un futuro sempre più digitale. Rimangono fondamentali anche le intelligenze artificiali. Con l’uscita di Chat Gpt questa tecnologia è arrivata alla portata di tutti.
Questo articolo è statp ispirato da “The Role of Open Source Tools in Accelerating Data Science Progress” di Matthew Mayo e apparso su KDnuggets