La tecnologia 3D non serve solo per fabbricare pezzi di plastica. Per uno scienziato dei dati, permette di visualizzare modelli complessi in tre dimensioni, facilitando l'individuazione di schemi che su uno schermo piatto passano inosservati. Ad esempio, analizzando la distribuzione spaziale delle vendite in una città, un modello stampato rivela zone ad alta densità che un grafico 2D nasconde.
Visualizzazione tattile dei dati con Blender e Python 🧊
Il flusso di lavoro inizia in Python, dove i dati vengono elaborati con librerie come Pandas e NumPy. Successivamente, vengono esportati in Blender, che converte le variabili in mesh 3D. Una volta modellata la geometria, si utilizza un software di slicing come Cura o PrusaSlicer per generare il codice G. La stampante 3D, sia FDM che SLA, materializza il dataset in un oggetto fisico. Ciò permette di tenere in mano la correlazione tra variabili, cosa che un grafico a dispersione non offre.
Il giorno in cui il tuo capo ti chiederà un modello del database 🖨️
Ora immagina che il tuo capo arrivi e ti chieda: ho bisogno di toccare i dati. Gli consegni una sfera piena di spuntoni che rappresenta la deviazione standard delle vendite del trimestre. La faccia che fa quando non sa da dove afferrarla è la stessa di quando gli spieghi cos'è una rete neurale. Ma attenzione, se la stampa fallisce e la sfera esce deforme, gli dici che è un modello di regressione polinomiale. Nessuno discute con i pezzi stampati.