Data Science for Business è forse uno dei libri che mi ha richiesto più tempo per essere letto, vista la fisiologica necessità di assorbire, purtroppo parzialmente, i suoi contenuti.

Proprio per questo motivo, con il nuovo anno gli darò sicuramente una seconda lettura e prenderò un po’ di appunti. 

Non penso di sbilanciarmi nell’affermare che, seppur con qualche aggiornamento, è il libro che tutti i Data Scientist e Business Manager dovrebbero leggere.

È un bel mattone, denso di informazioni, dove qualche conoscenza pregressa della statistica e del calcolo combinatorio può essere utile per una buona comprensione dell’argomento, ma senza essere eccessivamente vincolante.

Fondamentale è il fatto che gli autori, professori presso la Stern School della NY University, introducano il lettore al mondo dei dati senza perdere di vista l’aspetto commerciale  ‒ in inglese, il business. Infatti, il libro nasce proprio dalle lezioni tenute durante il corso di Data Science per gli studenti del MBA.

Credo sia stato proprio questo risvolto commerciale a farmi apprezzare il libro, anche perché (faccio mea culpa) spesso in passato ho perso di vista il lato economico-finanziario di un progetto di Data Science per perdermi nel fascino della tecnica e dell’aspetto teorico. 

Ovviamente, vengono trattati anche i concetti di base della Data Science, e in maniera assolutamente comprensibile: la selezione iniziale dei dati per l’addestramento, la descrizione degli algoritmi alla base del Machine Learning e l’importanza della corretta selezione delle “performance Metrics” in funzione del problema che si sta cercando di risolvere. 

Che poi pensandoci, dopo questo spiegone qualcuno potrà domandarsi:  “Sì, ma che è ‘sta Data Science?”

Mica facile! 

Vedetela come un insieme di concetti, principi e tecniche che attraverso l’analisi dei dati ci aiuta a risolvere i problemi più variegati: dal business, alla medicina, a cosa vedere su Netflix questa sera!

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