Las 12 últimas tendencias en ciencia de datos que debe tener en cuenta

Cada año somos testigos de que la Inteligencia Artificial (IA) está en auge y ahora hay muchas nuevas empresas formadas basadas en Inteligencia Artificial. Está claro para todos que la ciencia de datos es un campo de resolución de problemas.

Con la disponibilidad de datos en todas partes, la ciencia de usar los datos de una mejor manera está ganando importancia. Uno puede encontrar muchas ofertas de trabajo en el campo de la ciencia de datos simplemente haciendo una búsqueda de trabajo en cualquier portal de empleo. Analicemos ahora las últimas tendencias en ciencia de datos.

Top Data Science Últimas tendencias 2019

1. Industria IoT de rápido crecimiento

Se estima que el gasto tecnológico mundial en Internet de las cosas superará el billón de dólares para 2022, según International Data Corporation (IDC), con un crecimiento anual del 13,6 %. También se pronostica que el IoT de la industria celular alcanzará los 3.500 millones de dólares en 2023 con una tasa de crecimiento del 30 % anual, según Ericsson.

Ahora ya se ha convertido en algo común que podemos controlar nuestros electrodomésticos como el aire acondicionado, la televisión, etc. con solo usar nuestros teléfonos inteligentes, lo que se ha vuelto posible gracias a Internet de las cosas. Muchas empresas ahora están invirtiendo en el desarrollo de tecnología debido a la tendencia de rápido crecimiento de los dispositivos IoT, como dispositivos inteligentes como Microsoft Cortana y Google Assistant para automatizar las cosas habituales en el hogar.

Todo este rápido crecimiento tecnológico conducirá a una gran cantidad de recopilación de datos, lo que también conducirá a encontrar mejores medios para administrar y analizar datos de una manera adecuada y mejor. Esto creará una demanda masiva en el campo de la ciencia de datos y también para los científicos de datos.

2. Accesibilidad de la Inteligencia Artificial

Tanto las pequeñas como las grandes empresas han podido mejorar y mejorar sus procesos comerciales generales de manera muy eficiente mediante el uso de inteligencia artificial o IA. Las tareas más complejas se pueden realizar de una manera más precisa y rápida que los humanos mediante la inteligencia artificial.

Otra mejor parte de la inteligencia artificial es que elimina cualquier posibilidad de error humano. También mejora el flujo de trabajo general en el camino. Los humanos ahora pueden invertir su tiempo y concentrarse más en tareas críticas, lo que a cambio mejora la calidad de su servicio. Leer : Aplicaciones de IA del mundo real.

3. Evolución del análisis predictivo

Las empresas pueden lograr sus objetivos más rápido y tienen una mejor ventaja competitiva al incluir el análisis de Big Data en sus estrategias comerciales cruciales y en la toma de decisiones. Las empresas pueden encontrar el motivo de cualquier evento específico en tiempo real mediante el uso de varias herramientas para analizar big data. El análisis predictivo es muy importante para predecir lo que puede suceder en el futuro, lo que se realiza mediante el análisis de los datos.

Las empresas ahora pueden crear estrategias comerciales más inteligentes al predecir el comportamiento del cliente mediante el análisis predictivo de los datos recopilados. Por lo tanto, las empresas pueden retener el número actual de clientes y también apuntar a nuevos clientes de una mejor manera.

4. Migración de datos oscuros a la nube

Dark Data es el tipo de datos que no se transforman en formato digital. Esta es una gran reserva de datos que aún no se ha aprovechado. Los datos oscuros se migrarán a la nube para un análisis predictivo que las empresas utilizarán para ayudarlos a realizar predicciones futuras más precisas.

5. Aprendizaje automático

Se estima que el 40 % del trabajo de la ciencia de datos estará en automatización para 2020. Ha habido un rápido crecimiento en la tecnología de aprendizaje automático, y este es el factor principal para la automatización en el aprendizaje automático. Las empresas pueden extraer información inteligente y única de Big Data mediante el uso inteligente de la combinación de automatización y potentes herramientas de aprendizaje automático que los analistas de datos capacitados no pueden obtener por sí solos.

6. Auge de las regulaciones

GDPR ha cambiado sus políticas relacionadas con el gobierno de datos, y muchas empresas están luchando por cumplir debido a su rápida implementación. Estas políticas y regulaciones han afectado la seguridad de los datos, el manejo de datos, el procesamiento de datos y la elaboración de perfiles de consumidores. Ahora se necesita que las empresas comprendan el impacto de estas regulaciones y políticas en las operaciones futuras y actuales. Las empresas toman la ayuda de los científicos de datos, ya que tienen el conocimiento adecuado sobre estas reglas y regulaciones relacionadas con el gobierno de datos.

7. Ventaja competitiva

Aquellas empresas que están al día con la tecnología actual tienen una ventaja competitiva en el presente y en el futuro y es más probable que se mantengan debido a su adaptabilidad a la nueva tendencia tecnológica. Uno nunca debe detenerse en un conjunto de herramientas, plataforma o tecnología para convertirse en un buen analista de datos, ya que la tecnología y las soluciones seguirán evolucionando a un ritmo más rápido que nunca. Habrá más demanda en el mercado de profesionales experimentados y hábiles en ciencia de datos.

8. Visualización de datos y narración de historias

La visualización de datos y la narración alcanzan el siguiente nivel cada año, y muchas empresas se están trasladando a la nube desde los almacenes de datos convencionales. Los datos estarán más sincronizados con el uso creciente de plataformas de datos basadas en la nube y herramientas de integración dentro de la organización. Habrá una mayor precisión en la narración ya que todos tendrán una sola versión de la verdad dentro de la organización.

9. Operaciones de datos

La canalización de datos se está volviendo más sofisticada y ahora requiere aún más herramientas de gobernanza e integración. DataOps es un concepto relativamente nuevo que está creciendo más rápido. DataOps es un proceso de entrega de calidad mejorada de datos y análisis de datos, implementación de pruebas automatizadas, automatización del examen, análisis de datos, preparación de datos y recopilación de datos.

10. Cadena de bloques

La tecnología Blockchain se ha vuelto muy popular gracias a Bitcoin. Pero mucha gente no conoce las aplicaciones de blockchain más que en criptomonedas. Blockchain es uno de los libros de contabilidad más seguros del mundo que tiene muchas variedades de aplicaciones. Para la seguridad de datos, Blockchain se utilizará ampliamente y tiene un largo camino por recorrer en el futuro. Lea sobre las razones por las que debería aprender la tecnología blockchain.

11. Inteligencia artificial y computación cuántica

La computación cuántica es el tema de moda en la actualidad, que está siendo investigado muy activamente por grandes empresas como Google. A partir de ahora, Google afirma tener que construir una computadora cuántica que pueda hacer el cálculo de 10 años por una supercomputadora en 200 segundos por una computadora cuántica. La computación cuántica tiene el potencial de convertirse en el salto cuántico más significativo desde la invención de la propia máquina. Todo esto indica el uso extensivo de Big Data en el futuro de una manera mucho más rápida, eficiente y sencilla.

12. Derecho a la Explicación

En el futuro, muchas cosas estarán en la automatización, y la toma de decisiones automatizada será una de ellas. Para que la toma de decisiones sea completamente automática, tiene que ser explicable. Hay dos componentes significativos en la Inteligencia Artificial (IA) que son muy importantes para tomar una decisión totalmente automatizada. En primer lugar, la Inteligencia Artificial debe adherirse a todos los principios, valores fundamentales, regulaciones aplicables y derechos fundamentales para garantizar prácticas y propósitos éticos. En segundo lugar, la inteligencia artificial debe ser confiable y robusta, técnicamente para no causar ningún daño no intencional.

Conclusión

La ciencia de datos tiene una variedad de aplicaciones y casos de uso. Esperamos que este artículo haya dejado en claro las últimas tendencias en ciencia de datos y sus beneficios.

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