come diventare data scientist - paolo pellegrini
Post on 13-Apr-2017
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BIG DATA & DATA SCIENCE
COME DIVENTARE UN DATA SCIENTISTPRIMI CONSIGLI PER STUDENTI E PERSONE ALLE PRIME ARMI
Paolo Pellegrini, Senior Consultant
giugno 2016
BIG DATA & DATA SCIENCE
Perché diventare un Data Scientist?
Chi è un Data Scientist?
Come viene selezionato un Data Scientist?
Cos’è un algoritmo?
Un esempio di problema di Data Science
Alcuni Tool di Data Science
Dove aggiornarsi e formarsi?
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AGENDA
BIG DATA & DATA SCIENCE
IL 56% DELLE IMPRESE ITALIANE INDICA BIG DATA E DATA SCIENCE COME PRIMARIO SVILUPPO STRATEGICO PER IL 2016/17
2
3%5%6%
7%10%10%
17%17%18%18%
25%25%
31%31%
40%48%
53%56%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%
Smart ManufacturingInternet of Things
Smart WorkingProgetti commerciali web social
Cyber SecurityCompliance e Risk Management
CollaborationStorage e virtualizzazione
Mobile e eCommerceData Center
Mobile Marketing e CRMCloud pubblico e privato
Consolidamento applicativoSistemi CRM
Device Mobili e Mobile AppsSistemi ERP
DematerializzazioneBig Data e Analytics
BIG DATA & DATA SCIENCE
HARVARD, GIA’ ANNI FA, LO AVEVA DEFINITO IL LAVORO PIÙ SEXY DEL NOSTRO SECOLO…ED È ANCHE BEN REMUNERATO!
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GOOGLE TREND «DATA SCIENTIST»
AVERAGE SALARY 123,000 $
BIG DATA & DATA SCIENCE
Perché diventare un Data Scientist?
Chi è un Data Scientist?
Come viene selezionato un Data Scientist?
Cos’è un algoritmo?
Un esempio di problema di Data Science
Alcuni Tool di Data Science
Dove aggiornarsi e formarsi?
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AGENDA
BIG DATA & DATA SCIENCE
UN DATA SCIENTIST PUÒ FARE TUTTO!
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Nate Silver è la persona che ha cambiato ilconcetto di “Psephology”, usando Big Data& Data Science per predire i risultatidelle elezioni Americane.Oggi, è uno dei più famosi Data Scientistal mondo
BIG DATA & DATA SCIENCE
UN DATA SCIENTIST È UNA FIGURA FORTMENTEINTERDISCIPLINARE, CHE CONIUGA STATISTICA, PROGRAMMAZIONE E LOGICHE DI BUSINESS
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«On any given day a team member might author a multistage processing pipeline in Python, design a
hypothesis test, perform a regression analysis over data samples with R, design and implement an
algorithm for some data-intensive product or service in Hadoop, or communicate the results of an
analysis to other members of the organization in a clear and concise fashion»
2009 – Jeff Hammerbacher | Data Scientist @ Facebook
BIG DATA & DATA SCIENCE
LA DIFFUSIONE NEL MONDO È SEMPRE PIÙ GRANDE, E VEDE L’ITALIA PROTAGONISTA
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RJ Metrics on 11.400 Data Scientist profile on LinkedIn
BIG DATA & DATA SCIENCE
I SETTORI CHE IMPIEGANO PIÙ DATA SCIENTISTSONO QUELLI MAGGIORMENTE ORIENTATI ALL’IT, MA LA DIFFUSIONE E’ SEMPRE PIÙ CAPILLARE
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RJ Metrics on 11.400 Data Scientist profile on LinkedIn
BIG DATA & DATA SCIENCE
LE COMPETENZE PIÙ DIFFUSE VERTONO SU LINGUAGGI E STRUMENTI COME «R» E «PYTHON»
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RJ Metrics on 11.400 Data Scientist profile on LinkedIn
BIG DATA & DATA SCIENCE
LE COMPETENZE MODELLISITICHE E DI PROGRAMMAZIONE SONO FONDAMENTALI PER UNA RISORSA JUNIOR
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RJ Metrics on 11.400 Data Scientist profile on LinkedIn
BIG DATA & DATA SCIENCE
UN DATA SCIENTIST PUÒ AVERE QUALSIASI TIPO DI BACKGROUND: CONTA SOLO VOGLIA E ATTITUDINE A LAVORARE SUI DATI
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RJ Metrics on 11.400 Data Scientist profile on LinkedIn
BIG DATA & DATA SCIENCE
2%11%
14%
73%
PRESTO OGNI AZIENDA AVRÀ UN DATA SCIENTIST
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Present, with a well defined rolePresent, but without a well defined roleIntroduction planned for 2016Possible introduction in the future
Data Scientist
BIG DATA & DATA SCIENCE
Perché diventare un Data Scientist?
Chi è un Data Scientist?
Come viene selezionato un Data Scientist?
Cos’è un algoritmo?
Un esempio di problema di Data Science
Alcuni Tool di Data Science
Dove aggiornarsi e formarsi?
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AGENDA
BIG DATA & DATA SCIENCE
PERCORSO DI VALUTAZIONE
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Job posting
Test development
CV selection
Test assignment
Test evaluation
Technical interview
Data Scientist evaluation
BIG DATA & DATA SCIENCE
PERCORSO DI VALUTAZIONE
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Job posting
Test development
CV selection
Test assignment
Test evaluation
Technical interview
Data Scientist evaluation
1) You have two tables in an existing RDBMS. One containsinformation about the products you sell (name, size, color, etc.)The other contains images of the products in JPEG format.These tables are frequently joined in queries to your database.You would like to move this data into HBase. What is the mostefficient schema design for this scenario?
• Create a single table, with two column family• Create a single table, with one column family• Create two tables, with one column family
2) A sandwich shop studies the number of men, and women, thatenter the shop during the lunch hour from noon to 1pm each day.They find that the number of men that enter can be modeled as arandom variable with distribution Poisson(M), and likewise thenumber of women that enter as Poisson(W). What is likely to bethe best model of the total number of customers that enter duringthe lunch hour?
• Poisson (M+W)• Possion (M/W)• Poisson (M*W)
Junion Data Scientist Selection
BIG DATA & DATA SCIENCE
PERCORSO DI VALUTAZIONE
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Job posting
Test development
CV selection
Test assignment
Test evaluation
Technical interview
Data Scientist evaluation
Senior Data Scientist Selection
Consegna di un Data Set, via mail o tramite piattaformecome University2Business, che i candidate devonoanalizzare al fine di sviluppare un modello predittivo
BIG DATA & DATA SCIENCE
PERCORSO DI VALUTAZIONE
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Job posting
Test development
CV selection
Test assignment
Test evaluation
Technical interview
Data Scientist evaluation
Seguono domande generiche sulla costruzione dei modelli odiscussioni di dettaglio su quando svolto nel test. Ad esempio:• Pulizia dati• Costruzione modello• Sviluppo algoritmo• …
Senior Data Scientist Selection
BIG DATA & DATA SCIENCE
PERCORSO DI VALUTAZIONE
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Job posting
Test development
CV selection
Test assignment
Test evaluation
Technical interview
Data Scientist evaluation
Socio-economic
Statistic
Business
MathSoft – Rolespecific
Soft – Businessgeneric
Computer Science
BIG DATA & DATA SCIENCE
DESCRIZIONE DELLE COMPETENZE
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TEC
HN
ICA
L SK
ILLSS
OFT
RO
LE S
PE
CIFIC
SO
FT B
US
INE
SS
GE
NE
RIC
Socio-Economiche
Capacità di lettura del contesto sociale e di come questo impatti
sul contesto economico
SettorialiConoscenza di
processi, mercato e anticipazione degli
impatti delle variabili esogene sullo specifico
settore
MatematicheCapacità di sistemizzare
la realtà attraverso classificazioni e modelli che tengano conto delle
interazioni fra gli elementi
InformaticheCapacità di trattamento
dell’informazione, mediante lo sviluppo di procedure
automatizzate (es. algoritmi) e di un supporto
HW/SW
StatisticheCapacità trarre
deduzioni logiche ed estrarre conoscenza
dallo studio di un particolare fenomeno
non deterministico
HackingCapacità di fare uso di
creatività e immaginazione nella ricerca della
conoscenza
StorytellingCapacità di inventiva nella creazione di scenari da
esplorare e di inserire le informazioni all’interno di un framework che ne facilitino la trasmissione e la
comprensione all’esterno, anche attraverso capacità di sintesi e di presentazione delle informazioni
EticaCapacità di fare uso
coscienzioso dei dati, anche a fronte del possesso di dati
sensibili
ManagementCapacità di guida e
coordinamento di un gruppo di risorse, assunzione di decisioni
per garantire l'ottenimento di risultati aziendali
TeamworkCapacità di operare in gruppo, attraverso spartizione di ruoli e
aggregazione di competenze, al fine di raggiungere un obiettivo
comune
Coaching/MentoringCapacità di formazione di
risorse con meno esperienza, al fine di migliorarne le
potenzialità, partendo dall’unicità dell'individuo
Relazioni interpersonaliCapacità di relazionarsi con altri
soggetti, ponendosi nel modo opportuno a seconda di status,
relazioni gerarchiche, contingenze, ecc.
BIG DATA & DATA SCIENCE
PROFILI TIPICI
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Junior Data Scientist
Socio-Economic
Statistic
Business
MathSoft Role Specic
Soft Bsuiness Generic
Computer Science
Socio-Economic
Statistic
Business
MathSoft Role Specic
Soft Bsuiness Generic
Computer Science
Senior Data Scientist
Chief Data Scientist
Socio-Economic
Statistic
Business
MathSoft Role Specic
Soft Bsuiness Generic
Computer Science
Business Manager
Socio-Economic
Statistic
Business
MathSoft Role Specic
Soft Bsuiness Generic
Computer Science
BIG DATA & DATA SCIENCE
Perché diventare un Data Scientist?
Chi è un Data Scientist?
Come viene selezionato un Data Scientist?
Cos’è un algoritmo?
Un esempio di problema di Data Science
Alcuni Tool di Data Science
Dove aggiornarsi e formarsi?
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AGENDA
BIG DATA & DATA SCIENCE
“Data is inherently dumb - Algorithms are where the real value lies. Algorithms define action”
Peter SondergaardSenior Vice President
Gartner Research
DAL DATO ALL’ALGORITMO
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A
graphical expression of Euclid's algorithm to find the greatest common divisor for 1599 and 650
Algorithm is a self-contained step-by-step set of operations to be performed
BIG DATA & DATA SCIENCE
COME GLI ALGORITMI SUPPORTANO IL BUSINESS
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INFORMATION INSIGHTS DECISION ACTION
DESCRIPTIVE
Whathappened?
DIAGNOSTIC
Why does ithappened?
PREDICTIVE
What future?
PRESCRIPTIVE
How to react to recent events?
PREEMPTIVE
How to avoidbad events?
DATA-DRIVENSTRATEGY
DecisionalSupport
OPTIMIZATION STRATEGY
ANALYTICSSTRATEGY
OLD-STYLE STRATEGY
+
BIG DATA & DATA SCIENCE
• Machine learning is a subfield of computer science, that evolved from the study of pattern recognition and computational learning theory in artificial intelligence
• In 1959, Arthur Samuel defined machine learning as a "Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed“
• Machine learning explores the study and construction of algorithms that can learn from and make predictions on data. Such algorithms operate by building a model from an example training set of input observations in order to make data-driven predictions or decisions expressed as outputs rather than following strictly static program instructions
• Machine learning is closely related to (and often overlaps with) computational statistics; a discipline which also focuses in prediction-making through the use of computers. It has strong ties to mathematical optimization, which delivers methods, theory and application domains to the field
COME SI DIFINISCE IL «MACHINE LEARNING»
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BIG DATA & DATA SCIENCE
• C4.5 - Constructs a classifier in the form of a decision tree. In order to do this, C4.5 is given a set of data representing things that are already classified. This is supervised learning, since the training dataset is labeled with classes
ALCUNI ESEMPI DI ALGORITMI
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BIG DATA & DATA SCIENCE
• k-means - creates k groups from a set of objects so that the members of a group are more similar. It’s a popular cluster analysis technique for exploring a dataset. Most would classify k-means as unsupervised. Other than specifying the number of clusters, k-means “learns” the clusters on its own without any information about which cluster an observation belongs to k-means can be semi-supervised
ALCUNI ESEMPI DI ALGORITMI
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BIG DATA & DATA SCIENCE
• Support vector machines - SVM teaches a hyperplane to classify data into 2 classes. At a high-level, SVM performs a similar task like C4.5 except SVM doesn’t use decision trees at all. It is a supervised learning, since a dataset is used to first teach the SVM about the classes
ALCUNI ESEMPI DI ALGORITMI
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BIG DATA & DATA SCIENCE
• Naive Bayes - it is not a single algorithm, but a family of classification algorithms that share one common assumption: every feature of the data being classified is independent of all other features given the class. This is supervised learning, since Naive Bayes is provided a labeled training dataset in order to construct the tables
ALCUNI ESEMPI DI ALGORITMI
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BIG DATA & DATA SCIENCE
• PCA - Principal component analysis uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of linearly uncorrelated variables called principal components. The number of principal components is less than or equal to the number of original variables. The first principal component has the largest possible variance, and each succeeding component in turn has the highest variance possible under the constraint that it is orthogonal to the preceding components. The resulting vectors are an uncorrelated orthogonal basis set. The principal components are orthogonal because they are the eigenvectors of the covariance matrix, which is symmetric. PCA is sensitive to the relative scaling of the original variables. This is unsupervised learning
ALCUNI ESEMPI DI ALGORITMI
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BIG DATA & DATA SCIENCE
PROCESSO LOGICO DI USO DEGLI ALGORITMI
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Ricezione Dataset
Analisi esplorativa dei dati Pulizia dei dati
Uso di Algoritmi per trovare variabili più
predittive
Costruzione modello logico
• Random Forest• Decision Tree• SVM• …
Testing & TunionSviluppo algoritmo ad-hoc di supporto
al business
BIG DATA & DATA SCIENCE
Perché diventare un Data Scientist?
Chi è un Data Scientist?
Come viene selezionato un Data Scientist?
Cos’è un algoritmo?
Un esempio di problema di Data Science
Alcuni Tool di Data Science
Dove aggiornarsi e formarsi?
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AGENDA
BIG DATA & DATA SCIENCE
DATA SCIENTIST: MAGICIAN OR SUPERHERO?
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Può un Data Scientist predire i crimini a San Francisco?Può un Data Scientist aiutare la città ad esser più sicura?
BIG DATA & DATA SCIENCE
From 1934 to 1963, San Francisco was infamous for housing some of the world's most notorious criminals on the inescapable island of Alcatraz.Today, the city is known more for its tech scene than its criminal past. But, with rising wealth inequality, housing shortages, and a proliferation of expensive digital toys riding BART to work, there is no scarcity of crime in the city by the bay.
• It’s provided a dataset of 12 years of incidents from across all of San Francisco's neighborhoods, from 1/1/2003 to 13/05/2015.
• Dataset has been divided in two parts: a training set, to be used for the model development, and a test set, useful to verify the predictive algorithm.
THE SAN FRANCISCO CHALLENGE
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Given time and location, you must predict the category of crime that can occur
BIG DATA & DATA SCIENCE
878.049 INCIDENTS WITH
39 CATEGORIES OF CRIME
TRAINING SET STRUCTURE
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For every incident is provided:
• Data and time
• Category
• Description
• Day of week
• Pd District
• Resolution
• Address
• Latitude
• Longitude
BIG DATA & DATA SCIENCE
UN ESEMPIO DI DATA VISUALIZATION
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BIG DATA & DATA SCIENCE
Q1 – HOW TO ACT WITH THE DATASET?
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• To manage Dataset are used CSV files, but also JSON. No xls! • 800.000 record is Big Data! • You can use only variables known when the model is applied
Variable: Data and time, Day of week, Pd District, Address, Latitude, Longitude
Variable not to be included: Description, Resolution
Taget: Category
BIG DATA & DATA SCIENCE
Manage Dataset in order to make all valid variable usable by a predictive model:
• Generate an ID for every record• Verify the structure of every variable and search for data that need to be
cleaned up (e.g. empty record, double space, ecc.)• Split “Date” (13/05/2015 23:53:00) into single variables (Month, Year, Hour)• Merge “Latitude” and “Longitude” to verify the presence of unique place
ÆVerify the distribution of every variable to find out the presence of “non-normal distribution” or other kind of problems to be fix
STEP 1: DATA CLEANSING
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BIG DATA & DATA SCIENCE
STEP 2: LAUNCH THE FIRST EXPLORATIVE MODEL
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You can use professional (and free) tools like Rapid Miner, Weka, Knime, ecc.
BIG DATA & DATA SCIENCE
• Tool: IBM Watson
• Algorithm: Decision Tree CHAID
• Predictive Strength: 17% - less than 1/4 category crime is correctly predicted
STEP 2: LAUNCH THE FIRST EXPLORATIVE MODEL
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Top PredictorsDecision Tree for Arson
BIG DATA & DATA SCIENCE
Q1 – HOW TO ACT WITH THE DATASET?
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• DataÆWeekend&HolidayDummy [using historical calendar holidays]• TimeÆ NightDummy, Cold/RainDummy, HotDummy,
WorkingTimeDummy [using weather, sunborn/set, ecc. information]• Address Æ StreetType [managing strings]• OtherÆ UnemploymentRateByMonth, VisitorsRateByMonth,
PoupulationDensityByDistrict, HouseCostByDistrict, EducationLevelByDistrict [desk analysis]
• Imagine how to transform Data variable• Imagine how to transform Time variable• Imagine how to transform Address variable• Imagine other external information to be included in the model• Try to select sources to import these information
BIG DATA & DATA SCIENCE
STEP 3: LAUNCH THE FINAL EXPLORATIVE MODEL
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Top Predictors
• Tool: IBM Watson
• Algorithm: Decision Tree CHAID
• Predictive Strength: 32% - about 1/3 category crime is correctly predicted
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Chi è un Data Scientist?
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Alcuni Tool di Data Science
Dove aggiornarsi e formarsi?
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AGENDA
BIG DATA & DATA SCIENCE
BIG DATA = TANTISSIME TECNOLOGIE
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BIG DATA & DATA SCIENCE
SCEGLIERE UN TOOL DI DATA SCIENCE
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Linguaggi• R• Phyton
Altri Tool• HP Vertica• Weka• Tableau• Neo4K
COMPLETENESS OF VISION Æ
ABI
LITY
TO
EXE
CUTE
Æ
CHALLENGERS
NICHE PLAYER
LEADERS
VISIONARIES
SAS
IBM KNIME
RapidMiner
MicrosoftAlteryx
Predixion Software
Alphine Data
FICO
LavastormMegaputer
Prognoz
Accenture
DellSAPAngoss
MAGIC QUADRANT 2016 - GARTNER
Pay
Free
LEGEN
DA
BIG DATA & DATA SCIENCE
RAPID MINER: UN LABORATORIO VISUALE
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BIG DATA & DATA SCIENCE
IBM WATSON: UNO DEGLI STRUMENTI PIÙ FAMOSI A MENO DI 50€/MESE PER UTENTE
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BIG DATA & DATA SCIENCE
Perché diventare un Data Scientist?
Chi è un Data Scientist?
Come viene selezionato un Data Scientist?
Cos’è un algoritmo?
Un esempio di problema di Data Science
Alcuni Tool di Data Science
Dove aggiornarsi e formarsi?
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AGENDA
BIG DATA & DATA SCIENCE
MOOC
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Paolo Pellegrini, Senior Consultant
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