注意が必要なデータサイエンスの12の最もホットなトレンド

毎年、人工知能（AI）が活況を呈しており、今では人工知能に基づいて形成された多くのスタートアップがあります。 データサイエンスが問題解決の分野であることは、誰にとっても明らかです。

どこでもデータを利用できるようになったことで、データをより良い方法で使用する科学が注目を集めています。 データサイエンスの分野では、求人ポータルで求人検索を行うだけで、たくさんの求人情報を見つけることができます。 次に、データサイエンスの最新トレンドについて説明します。

トップデータサイエンス最新トレンド2019

1.急速に成長するIoT業界

International Data Corporation（IDC）によると、モノのインターネットへの世界的なテクノロジー支出は2022年までに1兆ドルを超えると推定されており、年間成長率は13.6％です。 エリクソンによると、セルラー業界のIoTは2023年に35億ドルに達し、年間30％の成長率になると予測されています。

今では、モノのインターネットだけで可能になったスマートフォンだけで、エアコンやテレビなどの家電製品を操作できるようになりました。 MicrosoftCortanaやGoogleAssistantなどのスマートデバイスなどのIoTデバイスが急速に成長し、家庭での日常業務を自動化するため、多くの企業が現在、技術開発に投資しています。

これらすべての急速な技術的成長は、膨大な量のデータ収集につながり、それはまた、適切かつより良い方法でデータを管理および分析するためのより良い手段を見つけることにつながります。 これにより、データサイエンスの分野だけでなく、データサイエンティストにも大きな需要が生まれます。

2.人工知能のアクセシビリティ

中小企業も大企業も、人工知能またはAIを使用することで、ビジネスプロセス全体を非常に効率的に改善および強化することができました。 より複雑なタスクは、人工知能によって人間よりも正確かつ迅速に実行できます。

人工知能のもう1つの優れた点は、人為的ミスの可能性を排除することです。 また、途中でワークフロー全体が改善されます。 人間は今では時間を費やして重要なタスクに集中することができ、その見返りにサービスの品質が向上します。 読む：実際のAIアプリケーション。

3.予測分析の進化

重要なビジネス戦略と意思決定にビッグデータ分析を含めることで、企業は目標をより早く達成でき、競争力を高めることができます。 企業は、ビッグデータの分析にさまざまなツールを使用することで、特定のイベントの理由をリアルタイムで見つけることができます。 予測分析は、データを分析することによって行われる、将来何が起こり得るかを予測する上で非常に重要です。

企業は、収集されたデータから予測分析を使用して顧客の行動を予測することにより、よりスマートなビジネス戦略を作成できるようになりました。 したがって、企業は現在の顧客数を維持し、より良い方法で新規顧客をターゲットにすることができます。

4.ダークデータのクラウドへの移行

ダークデータは、デジタル形式に変換されないタイプのデータです。 これは、まだ利用されていない膨大なデータリザーバーです。 ダークデータは、予測分析のためにクラウドに移行されます。これは、企業がより正確な将来の予測に役立てるために使用されます。

5.機械学習

データサイエンスの仕事の40％は2020年までに自動化されると推定されています。機械学習の技術は急速に成長しており、これが機械学習の自動化の主な要因です。 企業は、熟練したデータアナリストだけでは得られない自動化と強力な機械学習ツールの組み合わせをスマートに使用することで、ビッグデータからスマートでユニークな洞察を引き出すことができます。

6.規制の台頭

GDPRはデータガバナンスに関連するポリシーを変更し、多くの企業がその迅速な実装のために準拠するのに苦労しています。 これらのポリシーと規制は、データセキュリティ、データ処理、データ処理、および消費者プロファイリングに影響を与えています。 現在、企業はこれらの規制やポリシーが将来および現在の運用に与える影響を理解する必要があります。 企業は、データガバナンスに関連するこれらの規則や規制について適切な知識を持っているため、データサイエンティストの助けを借ります。

7.競争力

現在の技術を最新の状態に保つこれらのビジネスは、現在および将来において競争力があり、新しい技術トレンドへの適応性のために持続する可能性が高くなります。 テクノロジーとソリューションはこれまでになく速いペースで進化し続けるため、優れたデータアナリストになるために、1つのツールセット、プラットフォーム、またはテクノロジーにとどまることはありません。 経験豊富で熟練したデータサイエンスの専門家に対する市場の需要はさらに高まるでしょう。

8.データの視覚化とストーリーテリング

データの視覚化とストーリーテリングは毎年次のレベルに到達しており、多くの企業が従来のデータウェアハウスからクラウドに移行しています。 データは、組織内でのクラウドベースのデータプラットフォームと統合ツールの使用の増加とより同期されます。 組織内の真実のバージョンは誰もが1つしかないため、ストーリーテリングの精度が高くなります。

9. DataOps

データパイプラインはより高度になり、今ではさらに多くのガバナンスおよび統合ツールが必要になります。 DataOpsは比較的新しい概念であり、急速に成長しています。 DataOpsは、強化された品質のデータとデータ分析、自動テストの実装、検査の自動化、データの分析、データの準備、およびデータの収集を提供するプロセスです。

10.ブロックチェーン

ビットコインのおかげで、ブロックチェーン技術は非常に人気があります。 しかし、多くの人々は暗号通貨以外のブロックチェーンのアプリケーションを知りません。 ブロックチェーンは、さまざまな用途がある世界で最も安全な元帳の1つです。 データセキュリティに関しては、ブロックチェーンが広く使用されており、将来的には遠い道のりがあります。 ブロックチェーンテクノロジーを学ぶ必要がある理由について読んでください。

11.人工知能と量子コンピューティング

量子コンピューティングは、今日最もトレンドのトピックであり、Googleのような大企業によって非常に活発に研究されています。 今のところ、グーグルは、量子コンピューターで200秒以内にスーパーコンピューターで10年の計算を行うことができる量子コンピューターを構築しなければならないと主張している。 量子コンピューティングは、機械自体の発明以来、最も重要な量子飛躍になる可能性があります。 これらはすべて、将来、はるかに高速で効率的かつ簡単な方法でビッグデータが広範に使用されることを示しています。

12.説明する権利

将来的には、自動化に関して多くのことが行われる予定であり、自動化された意思決定もその1つになるでしょう。 意思決定を完全に自動化するには、説明可能でなければなりません。 人工知能（AI）には、完全に自動化された意思決定を行うために非常に重要な2つの重要なコンポーネントがあります。 第一に、人工知能は、倫理的慣行と目的を確実にするために、すべての原則、コアバリュー、適用される規制、および基本的権利を遵守する必要があります。 第二に、人工知能は、意図しない危害を引き起こさないように、技術的に信頼性が高く堅牢でなければなりません。

結論

データサイエンスには、さまざまなアプリケーションとユースケースがあります。 この記事で、データサイエンスの最新のトレンドとその利点が明らかになったと思います。

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