12 heißeste Trends in der Datenwissenschaft, auf die Sie achten müssen

Jedes Jahr erleben wir, dass Künstliche Intelligenz (KI) boomt und mittlerweile viele Startups auf Basis von Künstlicher Intelligenz gegründet werden. Dass Data Science ein Problemlösungsfeld ist, ist längst jedem klar.

Da Daten überall verfügbar sind, gewinnt die Wissenschaft der besseren Nutzung der Daten an Bedeutung. Man kann viele Stellenangebote im Bereich Data Science finden, indem man einfach eine Jobsuche auf jedem Jobportal durchführt. Lassen Sie uns nun die neuesten Trends in der Datenwissenschaft diskutieren.

Die neuesten Trends in der Datenwissenschaft 2019

1. Schnell wachsende IoT-Industrie

Schätzungen zufolge werden die weltweiten Technologieausgaben für das Internet der Dinge laut International Data Corporation (IDC) bis 2022 1 Billion US-Dollar überschreiten, bei einem jährlichen Wachstum von 13,6 %. Laut Ericsson wird auch vorausgesagt, dass das IoT der Mobilfunkindustrie im Jahr 2023 3,5 Milliarden US-Dollar erreichen wird, mit einer jährlichen Wachstumsrate von 30 %.

Mittlerweile ist es bereits alltäglich geworden, dass wir unsere Haushaltsgeräte wie Klimaanlage, Fernseher etc. nur mit unseren Smartphones steuern können, was erst durch das Internet der Dinge möglich geworden ist. Viele Unternehmen investieren jetzt aufgrund des schnellen Wachstumstrends von IoT-Geräten wie intelligenten Geräten wie Microsoft Cortana und Google Assistant in die Technologieentwicklung, um normale Dinge zu Hause zu automatisieren.

All dieses schnelle technologische Wachstum wird zu einer enormen Datenerfassung führen, was auch dazu führen wird, dass bessere Mittel zur Verwaltung und Analyse von Daten auf angemessene und bessere Weise gefunden werden. Dadurch entsteht eine massive Nachfrage im Bereich Data Science und auch für Data Scientists.

2. Zugänglichkeit künstlicher Intelligenz

Sowohl kleine als auch große Unternehmen konnten ihre gesamten Geschäftsprozesse durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz oder KI sehr effizient verbessern und erweitern. Komplexere Aufgaben können durch künstliche Intelligenz präziser und schneller als Menschen erledigt werden.

Ein weiterer Vorteil der künstlichen Intelligenz ist, dass sie jede Möglichkeit menschlicher Fehler ausschließt. Es verbessert auch den gesamten Arbeitsablauf auf dem Weg. Die Menschen sind jetzt in der Lage, ihre Zeit zu investieren und sich mehr auf kritische Aufgaben zu konzentrieren, was im Gegenzug die Qualität ihrer Dienstleistungen verbessert. Lesen Sie : KI-Anwendungen aus der realen Welt.

3. Entwicklung der Vorhersageanalyse

Unternehmen können ihre Ziele schneller erreichen und haben einen besseren Wettbewerbsvorteil, indem sie Big-Data-Analysen in ihre entscheidenden Geschäftsstrategien und Entscheidungsfindungen einbeziehen. Unternehmen können den Grund für bestimmte Ereignisse in Echtzeit finden, indem sie verschiedene Tools zur Analyse von Big Data verwenden. Die prädiktive Analyse ist sehr wichtig für die Vorhersage dessen, was in der Zukunft passieren kann, was durch die Analyse der Daten erfolgt.

Unternehmen sind jetzt in der Lage, intelligentere Geschäftsstrategien zu entwickeln, indem sie das Kundenverhalten mithilfe von Vorhersageanalysen aus den gesammelten Daten vorhersagen. So können Unternehmen die bestehende Kundenzahl halten und auch Neukunden gezielter ansprechen.

4. Migration von Dark Data in die Cloud

Dark Data ist die Art von Daten, die nicht in ein digitales Format umgewandelt werden. Dies ist ein riesiges Datenreservoir, das noch nicht erschlossen ist. Die dunklen Daten werden für Vorhersageanalysen in die Cloud migriert, die von Unternehmen verwendet werden, um ihnen bei genaueren Zukunftsprognosen zu helfen.

5. Maschinelles Lernen

Es wird geschätzt, dass bis 2020 40 % der Arbeit der Datenwissenschaft auf Automatisierung entfallen wird. Die Technologie des maschinellen Lernens hat ein schnelles Wachstum erlebt, und dies ist der Hauptfaktor für die Automatisierung des maschinellen Lernens. Unternehmen können intelligente und einzigartige Erkenntnisse aus Big Data gewinnen, indem sie die Kombination aus Automatisierung und leistungsstarken Werkzeugen für maschinelles Lernen intelligent nutzen, die von erfahrenen Datenanalysten allein nicht gewonnen werden können.

6. Aufstieg der Vorschriften

Die DSGVO hat ihre Richtlinien in Bezug auf die Datenverwaltung geändert, und viele Unternehmen haben aufgrund ihrer schnellen Umsetzung Schwierigkeiten, diese einzuhalten. Diese Richtlinien und Vorschriften haben sich auf die Datensicherheit, den Umgang mit Daten, die Datenverarbeitung und die Erstellung von Verbraucherprofilen ausgewirkt. Jetzt müssen Unternehmen die Auswirkungen dieser Vorschriften und Richtlinien auf den Betrieb in Zukunft und Gegenwart verstehen. Unternehmen nehmen die Hilfe von Data Scientists in Anspruch, da sie über angemessene Kenntnisse über diese Regeln und Vorschriften im Zusammenhang mit Data Governance verfügen.

7. Wettbewerbsvorteil

Diejenigen Unternehmen, die mit der aktuellen Technologie auf dem neuesten Stand sind, haben in der Gegenwart und Zukunft einen Wettbewerbsvorteil und werden sich aufgrund ihrer Anpassungsfähigkeit an den neuen technologischen Trend eher behaupten können. Man sollte nie bei einem Toolset, einer Plattform oder einer Technologie stehen bleiben, um ein guter Datenanalyst zu werden, da sich die Technologie und die Lösungen schneller als je zuvor weiterentwickeln werden. Auf dem Markt wird es eine größere Nachfrage nach erfahrenen und kompetenten Data-Science-Experten geben.

8. Datenvisualisierung und Storytelling

Datenvisualisierung und Storytelling erreichen jedes Jahr die nächste Stufe, und viele Unternehmen wechseln von herkömmlichen Data Warehouses in die Cloud. Die Daten werden mit der zunehmenden Nutzung von Cloud-basierten Datenplattformen und Integrationstools innerhalb der Organisation besser synchronisiert. Das Geschichtenerzählen wird genauer sein, da jeder innerhalb der Organisation nur eine Version der Wahrheit haben wird.

9. DataOps

Die Datenpipeline wird immer ausgefeilter und erfordert jetzt noch mehr Governance- und Integrationstools. DataOps ist ein relativ neues Konzept, das schneller wächst. DataOps ist ein Prozess zur Bereitstellung einer verbesserten Datenqualität und Datenanalyse, Implementierung automatisierter Tests, Automatisierung der Untersuchung, Analyse von Daten, Aufbereitung von Daten und Erfassung von Daten.

10. Blockchain

Die Blockchain-Technologie ist dank Bitcoin sehr populär geworden. Aber viele Menschen kennen die Anwendungen von Blockchain außer in Kryptowährung nicht. Blockchain ist eines der sichersten Hauptbücher der Welt, das viele verschiedene Anwendungen hat. Für die Datensicherheit wird Blockchain umfassend genutzt und hat in Zukunft noch einen langen Weg vor sich. Lesen Sie, warum Sie Blockchain-Technologie lernen sollten.

11. Künstliche Intelligenz und Quantencomputing

Quantum Computing ist heutzutage das Trendthema, das von großen Unternehmen wie Google sehr aktiv erforscht wird. Ab sofort behauptet Google, einen Quantencomputer bauen zu müssen, der die Berechnung von 10 Jahren durch einen Supercomputer innerhalb von 200 Sekunden durch einen Quantencomputer erledigen kann. Quantum Computing hat das Potenzial, der bedeutendste Quantensprung seit der Erfindung der Maschine selbst zu werden. All dies zeigt die umfassende Nutzung von Big Data in der Zukunft viel schneller, effizienter und unkomplizierter.

12. Recht auf Erklärung

In Zukunft wird sich vieles um die Automatisierung drehen, und die automatisierte Entscheidungsfindung wird eine davon sein. Um die Entscheidungsfindung vollautomatisch zu machen, muss sie erklärbar sein. Es gibt zwei wesentliche Komponenten in der künstlichen Intelligenz (KI), die sehr wichtig sind, um eine vollautomatisierte Entscheidung zu treffen. Erstens sollte die künstliche Intelligenz alle Prinzipien, Grundwerte, geltenden Vorschriften und Grundrechte einhalten, um ethische Praktiken und Zwecke sicherzustellen. Zweitens sollte Künstliche Intelligenz technisch zuverlässig und robust sein, um keinen unbeabsichtigten Schaden anzurichten.

Fazit

Data Science hat eine Vielzahl von Anwendungen und Anwendungsfällen. Wir hoffen, dass dieser Artikel die neuesten Trends in der Datenwissenschaft und ihre Vorteile deutlich gemacht hat.

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