Scienza dei dati: differenze tra le versioni
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La '''scienza dei dati''' (in [[lingua inglese|inglese]] '''''data science''''') è l'insieme di principi metodologici (basati sul [[metodo scientifico]]) e tecniche [[Interdisciplinarità|multidisciplinari]] volto a interpretare ed estrarre [[conoscenza]] dai [[dato|dati]] attraverso la relativa fase di [[analisi dei dati]]<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Foster|cognome=Provost|data=13 febbraio 2013|titolo=Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making|rivista=Big Data|volume=1|numero=1|pp=51–59|accesso=27 agosto 2017|doi=10.1089/big.2013.1508|url=http://online.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/big.2013.1508|nome2=Tom|cognome2=Fawcett}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|nome=Vasant|cognome=Dhar|data= dicembre 2013|titolo=Data Science and Prediction|rivista=Commun. ACM|volume=56|numero=12|pp=64–73|accesso=27 agosto 2017|doi=10.1145/2500499|url=http://doi.acm.org/10.1145/2500499}}</ref>.
I metodi della scienza dei dati (spesso associati al concetto di ''[[data mining]]'') si basano su tecniche proveniente da varie discipline, principalmente da [[matematica]], [[statistica]], scienza dell'informazione, e [[informatica]], in particolar modo nei seguenti sottodomini: [[intelligenza artificiale]] (o [[apprendimento automatico]]), [[Base di dati|basi di dati]] e visualizzazione dati o [[business intelligence]] (vedi [[Big data]]).
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