Il titolo non è un clickbait, ma una promessa: qualsiasi persona, tecnica o meno, può approcciarsi agli strumenti che l’autore racconta, seguendo passo passo le sue indicazioni.

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Recensione

Se vuoi imparare la data analytics, ma non sei un/a tecnico/a, questo è il libro per te.

Il libro è essenzialmente strutturato in due parti: una più teorica, che serve a porre i “mattoncini” di base su ciò che rappresenta la Data Analytics e come gestire le informazioni rappresentate tramite i dati, e ciò che rappresenta invece sporcarsi le mani per rendere questi dati fruibili e rappresentabili grazie alla data visualization.

L’autore ci tiene infatti a sottolineare non solo quale sia la definizione di questo settore dell’informazione, ma cosa ci si aspetti da una persona che intende intraprendere questa carriera: è stato bello notare come è stata curata l’attenzione con cui vengono descritte le attività che un/a professionista di questo settore dovrebbe saper svolgere per poter essere all’altezza del suo compito, grazie ai diversi esempi di analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva.

L’aspetto che è da apprezzare è la “cassetta degli attrezzi” che De Mauro ha usato come metafora per costruire l’esperienza di chi fa data analytics: ogni capitolo rappresenta una diversa fase di questo bellissimo viaggio dove, grazie a strumenti come KNIME o PowerBI, l’autore ti accompagna per mano per permetterci di scoprirne le potenzialità e gli utilizzi pratici.

Ogni esempio e ogni spiegazione è sempre corredata di quel minimo di contesto che serve a rendere immediato ciò che viene descritto: dagli algoritmi di Machine Learning, alle diverse tipologie di grafici utilizzati nella data visualization, l’autore non ha trascurato alcun dettaglio.

Non è stata una grossa sorpresa notare che il livello di chiarezza con cui i contenuti sono stati raccontati dall’autore era estremamente alto: Andrea De Mauro è al terzo libro sulla tematica e con questo ha sicuramente chiuso un cerchio sulla Data Analytics in cui si riesce davvero ad avvicinare chiunque a questa materia.

Come racconta nella sua prefazione, “si tratta di permettere a ogni individuo di ricoprire un ruolo attivo nel rendere migliore il mondo che abita”. Questa apertura, per quanto possa apparire banale, è lo spirito con cui l’intero manuale è stato scritto e revisionato: la cura nella scelta degli esempi pratici, alla portata di tutti, i riepiloghi alla fine di ogni capitolo, così come la suddivisione degli argomenti, ha reso questo libro un pezzo fondamentale nel bagaglio di qualunque Data Scientist che si rispetti.

Il capitolo che sicuramente ho apprezzato di più è quello relativo alle tecniche di data story: dietro ad ogni persona che lavora con i dati, c’è sempre una persona che è estremamente brava nel creare un discorso per parlarne in maniera efficace: il potere di raccontare storie attraverso le informazioni a disposizione è un’arte da non sottovalutare, ancor di più di qualunque algoritmo o complessità aggiunta al processo per estrarre quelle informazioni.

Questo manuale è consigliato non solo per chi si approccia a questo mondo per la prima volta, ma anche per chi ha voglia di mettersi alla prova con qualche strumento di mercato con cui non ha una familiarità totale e vuole arricchire un po’ le proprie competenze tecniche, e non solo!

Lezione imparata

• Affrontare con attenzione le questioni legate all’uso responsabile dei dati è super importante;
• Management cockpit: nome -per me- complicato per intendere dashboard decisionali;
• L’importanza del data model è sempre sottovalutata, tanto quanto non saper riconoscere l’occasione giusta per utilizzare le tecniche che il machine learning mette a disposizione.

Quotes

Democratizzando l’alfabetizzazione sui dati e la comprensione di tecniche per l’analisi di dati, saremo in grado di guidare il progresso su almeno 3 livelli: la singola organizzazione aziendale […], l’intera industria […] e la società in generale.

Risorse utili

• “Data Analytics per tutti” disponibile su Amazon e Apogeo
• Sito ufficiale

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