Le letture di Chorally: tra statistiche e Big Data Analytics

Un nuovo e difficile periodo, di questo già complesso 2020, sta per travolgerci nuovamente. Il secondo temutissimo lockdown, che in molti hanno vissuto come spauracchio dei giorni estivi, è ormai una realtà per molte città italiane e questo ha generato ancora una volta frustrazione, paura e rabbia. Abbiamo, allora, deciso di dedicare l’appuntamento mensile, il nostro ormai consueto “caffè” virtuale con un membro del team di Chorally, alla cosa che conosciamo meglio e che in questo periodo ci dà sicurezza: i numeri.

Ad accompagnarci in questo viaggio fatto di libri, tra statistiche e big data analytics, ci sarà Alessia Favilli, Data Analyst e Customer Success Account della nostra piattaforma di engagement Chorally, laurea in scienze statistiche e una grande passione per i numeri, il calcio e i viaggi.

Statistiche, Big Data Analytics e Machine Learning 

In questi ultimi anni, abbiamo assistito all’avvento dei big data e del loro progressivo e strategico utilizzo. 

Abbiamo visto come i processi di analisi si sono evoluti dalla semplice diagnostica all’analitica descrittiva, predittiva e prescrittiva, arrivando persino a istruire il sistema stesso con complessi algoritmi e con il Machine Learning, rendendolo così capace di valutare le azioni da intraprendere autonomamente per adattarsi ai cambiamenti.

Bussola per questi nuovi scenari creati dall’intelligenza artificiale e costellati da big data, è e rimane la statistica, che ci aiuta a individuare i modelli utili a identificare le differenze tra il rumore casuale e i risultati significativi, fornendo una teoria per la stima delle probabilità delle previsioni e altro ancora.

“La cosa bella dei numeri, e della matematica in genere, è la loro assolutezza e indubitabilità. La matematica non è opinabile, non è soggetta ad interpretazione. Due più due fa quattro. Le leggi matematiche sono verità assolute, oggi, domani e per tutti: non si possono contestare per opinione. Le leggi dell’uomo invece cambiano, sono soggettivamente giuste o sbagliate a seconda della persona, del tessuto sociale e dell’epoca.”

Big Data Analytics.
Il manuale del data scientist
di Alessandro Rezzani

Un manuale del 2017 che fornisce una ampia e chiara panoramica sul mondo della data science, descritta con un linguaggio discorsivo che permette una lettura anche a chi ha cominciato da poco a interessarsi al tema; può essere utile per chi, con un minimo background statistico e informatico, vuole approcciarsi al mondo dell’analisi dei grandi dati o vuole conoscere meglio la figura del data scientist. 

Big Data Analytics.
Analizzare e interpretare dati con il machine learning
di Andrea De Mauro

Anche questo è un manuale di possibile lettura anche per chi ha poca esperienza nel campo; si parla ancora di Big Data ma in questo caso ci si addentra nello specifico  argomento del Machine Learning utilizzando sempre comunque un linguaggio chiaro e comprensibile, poche formule e assenza di codice. Mi sento di consigliarlo perché ha il grande pregio di essere molto concreto e di proporre sempre esempi pratici per consolidare la teoria che espone, anche per questo è considerato uno dei “must have” da tenere sul comodino.

Il caso non esiste.
Perché le cose più incredibili accadono tutti i giorni 
di David J. Hand

Un saggio che affronta improbabili episodi osservabili nella vita quotidiana o che è possibile leggere nelle notizie e cronache del mondo, dal punto di vista della statistica e della probabilità. Non è un testo tecnico ma più un modo per mostrare, anche ai non addetti ai lavori, come la probabilità riesca  e serva proprio a “spiegare” anche determinati accadimenti che all’apparenza e alla nostra percezione appaiono inverosimili, motivando quelle che comunemente verrebbero chiamate coincidenze, con delle leggi statistiche. Questo approccio basato su eventi tangibili permette di comprendere meglio come spesso sia percepita una causalità esistente tra determinati eventi e avvenimenti e come la probabilità possa essere applicata e utilizzata trasversalmente in tutti i campi, dall’economia alla psicologia, dalla scienza alla finanza. Lo consiglio perché è un testo che fa capire in maniera pragmatica “a cosa serve la statistica”, al di là dei complessi libri di testo e dell’antipatia che questa materia scatena trasversalmente a un gran numero di persone; e come ci può servire per spiegare quelle “coincidenze” che la nostra percezione ci porterebbe a motivare in maniera non corretta arrivando a conclusioni distorte.

“Una certa ambiguità”
di Gaurav Suri e Hartosh Singh Bal

Pur rimanendo nell’ambito matematico, lo scopo di questo romanzo è di raccontare la matematica attraverso una storia, di renderla in parte comprensibile e mostrarla in tutta la sua bellezza. Attraverso un viaggio nei ricordi, un giovane matematico ripercorre i dilemmi filosofici e matematici vissuti dal nonno molti anni prima e con essi la storia e l’evoluzione della matematica e dei matematici nel corso dei secoli. Ne emerge, forte e potente, la correlazione tra filosofia e matematica, oltre alla forza di uno degli aspetti più affascinanti della matematica: la certezza. Certezza, in un mondo dove tutto può essere oggetto di interpretazione e dove quasi tutto è soggettivo.

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