12 tendenze più calde nella scienza dei dati a cui devi prestare attenzione

Ogni anno assistiamo al boom dell'Intelligenza Artificiale (AI) e ora sono tante le startup che si formano sulla base dell'Intelligenza Artificiale. È chiaro a tutti che la scienza dei dati è un campo di risoluzione dei problemi.

Con la disponibilità di dati ovunque, la scienza dell'utilizzo dei dati in un modo migliore sta guadagnando importanza. Si possono trovare molte offerte di lavoro nel campo della scienza dei dati semplicemente facendo una ricerca di lavoro su qualsiasi portale di lavoro. Discutiamo ora delle ultime tendenze nella scienza dei dati.

Le migliori ultime tendenze della scienza dei dati 2019

1. Industria IoT in rapida crescita

Si stima che la spesa tecnologica mondiale per Internet Of Things supererà i 1 trilione di dollari entro il 2022, secondo International Data Corporation (IDC) con una crescita annuale del 13,6%. Si prevede inoltre che l'IoT dell'industria cellulare raggiungerà i 3,5 miliardi di dollari nel 2023 con un tasso di crescita del 30% annuo, secondo Ericsson.

Ora è già diventato una cosa comune poter controllare i nostri elettrodomestici come il condizionatore d'aria, la televisione, ecc. semplicemente utilizzando i nostri smartphone, cosa che è diventata possibile solo grazie all'Internet Of Things. Molte aziende stanno ora investendo nello sviluppo tecnologico a causa del rapido trend di crescita dei dispositivi IoT come dispositivi intelligenti come Microsoft Cortana e Google Assistant per automatizzare le normali attività domestiche.

Tutta questa rapida crescita tecnologica porterà a una grande quantità di raccolta di dati, che porterà anche a trovare mezzi migliori per gestire e analizzare i dati in modo corretto e migliore. Ciò creerà una domanda massiccia nel campo della scienza dei dati e anche per i data scientist.

2. Accessibilità dell'Intelligenza Artificiale

Sia le piccole che le grandi aziende sono state in grado di migliorare e potenziare i loro processi aziendali complessivi in ​​modo molto efficiente utilizzando l'Intelligenza Artificiale o l'IA. Compiti più complessi possono essere eseguiti in modo più preciso e veloce rispetto agli esseri umani dall'intelligenza artificiale.

Un'altra parte migliore dell'intelligenza artificiale è che elimina ogni possibilità di errore umano. Migliora anche il flusso di lavoro generale lungo il percorso. Gli esseri umani sono ora in grado di investire il loro tempo e concentrarsi maggiormente sui compiti critici che in cambio migliorano la qualità del loro servizio. Leggi : Applicazioni di intelligenza artificiale nel mondo reale.

3. Evoluzione dell'analisi predittiva

Le aziende possono raggiungere i loro obiettivi più velocemente e stanno avendo un vantaggio competitivo migliore includendo l'analisi dei Big Data nelle loro strategie aziendali cruciali e nel processo decisionale. Le aziende possono trovare il motivo di qualsiasi evento specifico in tempo reale utilizzando vari strumenti per l'analisi dei big data. L'analisi predittiva è molto cruciale per prevedere cosa può accadere in futuro, cosa che viene eseguita analizzando i dati.

Le aziende sono ora in grado di creare strategie aziendali più intelligenti prevedendo il comportamento dei clienti utilizzando l'analisi predittiva dai dati raccolti. Pertanto, le aziende possono mantenere il numero attuale di clienti e anche indirizzare i nuovi clienti in un modo migliore.

4. Migrazione di Dark Data su Cloud

Dark Data è il tipo di dati che non viene trasformato in formato digitale. Si tratta di un vasto serbatoio di dati che non è stato ancora sfruttato. I dati oscuri verranno migrati nel cloud per l'analisi predittiva che verrà utilizzata dalle aziende per aiutarle in previsioni future più accurate.

5. Apprendimento automatico

Si stima che il 40% del lavoro della scienza dei dati riguarderà l'automazione entro il 2020. C'è stata una rapida crescita nella tecnologia dell'apprendimento automatico e questo è il fattore principale per l'automazione nell'apprendimento automatico. Le aziende possono estrarre informazioni intelligenti e uniche dai Big Data utilizzando in modo intelligente la combinazione di automazione e potenti strumenti di apprendimento automatico che non possono essere ottenuti da analisti di dati esperti da soli.

6. Aumento dei regolamenti

Il GDPR ha modificato le sue politiche relative alla governance dei dati e molte aziende stanno lottando per conformarsi a causa della sua rapida implementazione. Queste politiche e normative hanno influito sulla sicurezza dei dati, sulla gestione dei dati, sull'elaborazione dei dati e sulla profilazione dei consumatori. Ora le aziende sono necessarie per comprendere l'impatto di queste normative e politiche sulle operazioni future e attuali. Le aziende si avvalgono dell'aiuto dei data scientist poiché hanno una conoscenza adeguata di queste regole e regolamenti relativi alla governance dei dati.

7. Vantaggio competitivo

Le aziende che sono al passo con la tecnologia attuale hanno un vantaggio competitivo nel presente e nel futuro e hanno maggiori probabilità di sostenersi grazie alla loro adattabilità alla nuova tendenza tecnologica. Non ci si dovrebbe mai fermare a un set di strumenti, piattaforma o tecnologia per diventare un buon analista di dati poiché la tecnologia e le soluzioni continueranno a evolversi a un ritmo più veloce che mai. Ci sarà una maggiore richiesta nel mercato di professionisti esperti e abili nell'ambito della scienza dei dati.

8. Visualizzazione e storytelling dei dati

La visualizzazione e lo storytelling dei dati stanno raggiungendo il livello successivo ogni anno e molte aziende stanno passando al cloud dai tradizionali data warehouse. I dati saranno più sincronizzati con il crescente utilizzo di piattaforme dati basate su cloud e strumenti di integrazione all'interno dell'organizzazione. Ci sarà una maggiore precisione nella narrazione poiché tutti avranno solo una versione della verità all'interno dell'organizzazione.

9. DataOps

La pipeline di dati sta diventando più sofisticata e ora richiede ancora più strumenti di governance e integrazione. DataOps è un concetto relativamente nuovo che sta crescendo più velocemente. DataOps è un processo volto a fornire una migliore qualità dei dati e l'analisi dei dati, l'implementazione di test automatizzati, l'automazione dell'esame, l'analisi dei dati, la preparazione e la raccolta dei dati.

10. Blockchain

La tecnologia Blockchain è diventata molto popolare, grazie a Bitcoin. Ma molte persone non conoscono le applicazioni della blockchain oltre alla criptovaluta. Blockchain è uno dei libri mastri più sicuri al mondo che ha molte varietà di applicazioni. Per la sicurezza dei dati, Blockchain sarà ampiamente utilizzato e ha molta strada da fare in futuro. Leggi i motivi per cui dovresti imparare la tecnologia blockchain.

11. Intelligenza artificiale e informatica quantistica

L'informatica quantistica è l'argomento più di tendenza al giorno d'oggi, che viene ricercato molto attivamente da grandi aziende come Google. A partire da ora, Google afferma di dover costruire un computer quantistico in grado di eseguire il calcolo di 10 anni da un supercomputer in 200 secondi da un computer quantistico. Il calcolo quantistico ha il potenziale per diventare il salto quantico più significativo dall'invenzione della macchina stessa. Tutti questi indicano l'ampio utilizzo dei Big Data in futuro in modo molto più rapido, efficiente e diretto.

12. Diritto alla spiegazione

In futuro, molte cose riguarderanno l'automazione e il processo decisionale automatizzato sarà una di queste. Per rendere il processo decisionale completamente automatico, deve essere spiegabile. Ci sono due componenti significative nell'Intelligenza Artificiale (AI), che è molto importante per prendere una decisione completamente automatizzata. In primo luogo, l'intelligenza artificiale dovrebbe aderire a tutti i principi, i valori fondamentali, le normative applicabili e i diritti fondamentali per garantire pratiche e finalità etiche. In secondo luogo, l'intelligenza artificiale dovrebbe essere affidabile e robusta, tecnicamente in modo da non causare danni involontari.

Conclusione

La scienza dei dati ha una varietà di applicazioni e casi d'uso. Ci auguriamo che questo articolo abbia chiarito le ultime tendenze nella scienza dei dati e i suoi vantaggi.

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