12 tendances les plus chaudes en science des données auxquelles vous devez faire attention

Chaque année, nous constatons que l'intelligence artificielle (IA) est en plein essor et qu'il existe désormais de nombreuses startups basées sur l'intelligence artificielle. Il est de loin clair pour tout le monde que la science des données est un domaine de résolution de problèmes.

Avec la disponibilité des données partout, la science d'une meilleure utilisation des données gagne en importance. On peut trouver de nombreuses offres d'emploi dans le domaine de la science des données en effectuant simplement une recherche d'emploi sur n'importe quel portail d'emploi. Parlons maintenant des dernières tendances en Data Science.

Top Data Science Dernières tendances 2019

1. Industrie de l'IdO en croissance rapide

On estime que les dépenses technologiques mondiales sur l'Internet des objets dépasseront 1 000 milliards de dollars d'ici 2022, selon International Data Corporation (IDC), avec une croissance annuelle de 13,6 %. Il est également prévu que l'IoT de l'industrie cellulaire atteindra 3,5 milliards de dollars en 2023 avec un taux de croissance de 30 % par an, selon Ericsson.

Maintenant, il est déjà devenu courant que nous puissions contrôler nos appareils ménagers comme le climatiseur, la télévision, etc. en utilisant simplement nos smartphones, ce qui n'est devenu possible que grâce à l'Internet des objets. De nombreuses entreprises investissent maintenant dans le développement technologique en raison de la tendance à la croissance rapide des appareils IoT tels que les appareils intelligents comme Microsoft Cortana et Google Assistant pour automatiser les choses courantes à la maison.

Toute cette croissance technologique rapide conduira à une grande quantité de collecte de données, ce qui conduira également à trouver de meilleurs moyens de gérer et d'analyser les données d'une manière appropriée et meilleure. Cela créera une demande massive dans le domaine de la science des données et également pour les scientifiques des données.

2. Accessibilité de l'intelligence artificielle

Les petites et les grandes entreprises ont été en mesure d'améliorer et d'améliorer très efficacement leurs processus commerciaux globaux en utilisant l'intelligence artificielle ou l'IA. Des tâches plus complexes peuvent être effectuées de manière plus précise et plus rapide que les humains grâce à l'intelligence artificielle.

Une autre meilleure partie de l'intelligence artificielle est qu'elle élimine tout risque d'erreur humaine. Cela améliore également le flux de travail global en cours de route. Les humains sont désormais en mesure d'investir leur temps et de se concentrer davantage sur des tâches critiques, ce qui en retour améliore la qualité de leur service. Lire : Applications d'IA dans le monde réel.

3. Évolution de l'analyse prédictive

Les entreprises peuvent atteindre leurs objectifs plus rapidement et bénéficient d'un meilleur avantage concurrentiel en incluant l'analyse du Big Data dans leurs stratégies commerciales cruciales et leur prise de décision. Les entreprises peuvent trouver la raison de tout événement spécifique en temps réel en utilisant divers outils d'analyse de données volumineuses. L'analyse prédictive est très cruciale pour prédire ce qui peut arriver à l'avenir, ce qui se fait en analysant les données.

Les entreprises sont désormais en mesure de créer des stratégies commerciales plus intelligentes en prédisant le comportement des clients à l'aide d'une analyse prédictive à partir des données collectées. Ainsi, les entreprises peuvent conserver le nombre actuel de clients et également mieux cibler de nouveaux clients.

4. Migration des données sombres vers le cloud

Les Dark Data sont le type de données qui ne sont pas transformées au format numérique. Il s'agit d'un vaste réservoir de données qui n'est pas encore exploité. Les données sombres vont être migrées vers le cloud pour une analyse prédictive qui sera utilisée par les entreprises pour les aider à faire des prévisions futures plus précises.

5. Apprentissage automatique

On estime que 40% du travail de la science des données portera sur l'automatisation d'ici 2020. Il y a eu une croissance rapide de la technologie de l'apprentissage automatique, et c'est le principal facteur d'automatisation de l'apprentissage automatique. Les entreprises peuvent extraire des informations intelligentes et uniques du Big Data en utilisant intelligemment la combinaison de l'automatisation et de puissants outils d'apprentissage automatique qui ne peuvent être obtenus uniquement par des analystes de données qualifiés.

6. Augmentation des réglementations

GDPR a changé ses politiques liées à la gouvernance des données, et de nombreuses entreprises ont du mal à se conformer en raison de sa mise en œuvre rapide. Ces politiques et réglementations ont affecté la sécurité des données, la gestion des données, le traitement des données et le profilage des consommateurs. Désormais, les entreprises doivent comprendre l'impact de ces réglementations et politiques sur les opérations futures et actuelles. Les entreprises font appel à des scientifiques des données car elles ont une bonne connaissance de ces règles et réglementations liées à la gouvernance des données.

7. Avantage concurrentiel

Les entreprises qui sont à jour avec la technologie actuelle ont un avantage concurrentiel dans le présent et l'avenir et sont plus susceptibles de se maintenir en raison de leur adaptabilité à la nouvelle tendance technologique. Il ne faut jamais s'arrêter à un ensemble d'outils, une plate-forme ou une technologie pour devenir un bon analyste de données, car la technologie et les solutions continueront d'évoluer à un rythme plus rapide que jamais. Il y aura plus de demande sur le marché pour des professionnels expérimentés et compétents en science des données.

8. Visualisation des données et narration

La visualisation des données et la narration atteignent chaque année un niveau supérieur, et de nombreuses entreprises migrent vers le cloud à partir des entrepôts de données conventionnels. Les données seront davantage synchronisées avec l'utilisation croissante de plates-formes de données basées sur le cloud et d'outils d'intégration au sein de l'organisation. Il y aura une plus grande précision dans la narration car tout le monde n'aura qu'une seule version de la vérité au sein de l'organisation.

9. DataOps

Le pipeline de données devient de plus en plus sophistiqué et nécessite désormais encore plus d'outils de gouvernance et d'intégration. DataOps est un concept relativement nouveau qui se développe plus rapidement. DataOps est un processus visant à fournir une qualité améliorée des données et de l'analyse des données, la mise en œuvre de tests automatisés, l'automatisation de l'examen, l'analyse des données, la préparation des données et la collecte des données.

10. Chaîne de blocs

La technologie Blockchain est devenue très populaire, grâce au Bitcoin. Mais beaucoup de gens ne connaissent pas les applications de la blockchain autrement qu'en crypto-monnaie. La blockchain est l'un des registres les plus sécurisés au monde qui a de nombreuses variétés d'applications. Pour la sécurité des données, Blockchain sera largement utilisé et il reste encore beaucoup à faire à l'avenir. Découvrez les raisons pour lesquelles vous devriez apprendre la technologie blockchain.

11. Intelligence artificielle et informatique quantique

L'informatique quantique est le sujet le plus tendance de nos jours, qui fait l'objet de recherches très actives par de grandes entreprises comme Google. À partir de maintenant, Google prétend devoir construire un ordinateur quantique qui peut faire le calcul de 10 ans par un supercalculateur en 200 secondes par un ordinateur quantique. L'informatique quantique a le potentiel de devenir le saut quantique le plus important depuis l'invention de la machine elle-même. Tout cela indique l'utilisation intensive du Big Data à l'avenir d'une manière beaucoup plus rapide, efficace et simple.

12. Droit à une explication

À l'avenir, beaucoup de choses dépendront de l'automatisation, et la prise de décision automatisée en fera partie. Pour rendre la prise de décision entièrement automatique, elle doit être explicable. L'intelligence artificielle (IA) comporte deux composants importants qui sont très importants pour prendre une décision entièrement automatisée. Premièrement, l'intelligence artificielle doit adhérer à tous les principes, valeurs fondamentales, réglementations applicables et droits fondamentaux pour garantir des pratiques et un objectif éthiques. Deuxièmement, l'intelligence artificielle doit être fiable et robuste, techniquement, afin de ne causer aucun dommage involontaire.

Conclusion

La science des données a une variété d'applications et de cas d'utilisation. Nous espérons que cet article a clarifié les dernières tendances de la science des données et ses avantages.

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