주의해야 할 데이터 과학의 12가지 최신 트렌드

매년 우리는 인공 지능(AI)이 붐을 이루는 것을 목격하고 있으며 현재 인공 지능을 기반으로 많은 스타트업이 형성되고 있습니다. 데이터 과학이 문제 해결 분야라는 것은 누구에게나 분명합니다.

모든 곳에서 데이터를 사용할 수 있게 되면서 더 나은 방법으로 데이터를 사용하는 과학이 부각되고 있습니다. 어떤 직업 포털에서나 구직 활동을 하면 데이터 과학 분야에서 많은 구인 정보를 찾을 수 있습니다. 이제 데이터 사이언스의 최신 동향에 대해 논의해 보겠습니다.

2019년 최고의 데이터 과학 최신 트렌드

1. 빠르게 성장하는 IoT 산업

IDC(International Data Corporation)에 따르면 사물 인터넷에 대한 전 세계 기술 지출은 연간 성장률 13.6%로 2022년까지 1조 달러를 넘어설 것으로 추산됩니다. 또한 Ericsson에 따르면 셀룰러 산업의 IoT는 연간 30%의 성장률로 2023년에는 35억 달러에 이를 것으로 예측됩니다.

이제 사물인터넷 덕분에 가능해진 스마트폰만으로 에어컨, TV 등의 가전제품을 제어할 수 있는 것은 이미 흔한 일이 되었습니다. 마이크로소프트 코타나(Microsoft Cortana), 구글 어시스턴트(Google Assistant)와 같은 스마트 기기와 같은 IoT 기기의 급속한 성장 추세로 인해 많은 기업들이 집에서 일상적인 일을 자동화하기 위해 기술 개발에 투자하고 있습니다.

이러한 모든 급속한 기술 성장은 방대한 양의 데이터 수집으로 이어질 것이며, 이는 또한 적절하고 더 나은 방식으로 데이터를 관리하고 분석하는 더 나은 수단을 찾게 될 것입니다. 이는 데이터 과학 분야와 데이터 과학자에 대한 엄청난 수요를 창출할 것입니다.

2. 인공지능의 접근성

중소기업과 대기업 모두 인공 지능 또는 AI를 사용하여 전체 비즈니스 프로세스를 매우 효율적으로 개선하고 향상할 수 있었습니다. 인공 지능은 인간보다 더 복잡한 작업을 더 정확하고 빠르게 수행할 수 있습니다.

인공 지능의 또 다른 가장 좋은 점은 인간의 실수 가능성을 제거한다는 것입니다. 또한 전체 워크플로를 개선합니다. 이제 인간은 시간을 투자하고 서비스 품질을 향상시키는 중요한 작업에 더 집중할 수 있습니다. 읽기 : 실제 AI 애플리케이션.

3. 예측 분석의 진화

기업은 중요한 비즈니스 전략 및 의사 결정에 빅 데이터 분석을 포함함으로써 목표를 더 빨리 달성하고 더 나은 경쟁력을 가질 수 있습니다. 기업은 빅데이터 분석에 다양한 도구를 활용하여 실시간으로 특정 이벤트의 원인을 찾을 수 있습니다. 예측 분석은 데이터를 분석하여 미래에 일어날 일을 예측하는 데 매우 중요합니다.

기업은 이제 수집된 데이터에서 예측 분석을 사용하여 고객 행동을 예측함으로써 보다 스마트한 비즈니스 전략을 수립할 수 있습니다. 따라서 기업은 현재 고객 수를 유지하고 더 나은 방법으로 새로운 고객을 타겟팅할 수 있습니다.

4. 다크 데이터를 클라우드로 마이그레이션

다크 데이터는 디지털 형식으로 변환되지 않는 데이터 유형입니다. 이것은 아직 활용되지 않은 방대한 데이터 저장소입니다. 다크 데이터는 예측 분석을 위해 클라우드로 마이그레이션되어 기업에서 보다 정확한 미래 예측을 지원하는 데 사용할 예정입니다.

5. 머신러닝

2020년까지 데이터 과학 작업의 40%가 자동화에 포함될 것으로 예상됩니다. 머신 러닝 기술의 급속한 성장이 있었고 이것이 머신 러닝 자동화의 주요 요인입니다. 기업은 숙련된 데이터 분석가만으로는 얻을 수 없는 자동화와 강력한 기계 학습 도구의 조합을 현명하게 사용하여 빅 데이터에서 스마트하고 고유한 통찰력을 추출할 수 있습니다.

6. 규제의 부상

GDPR은 데이터 거버넌스와 관련된 정책을 변경했으며 많은 기업이 빠른 구현으로 인해 준수에 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 정책과 규정은 데이터 보안, 데이터 처리, 데이터 처리 및 소비자 프로파일링에 영향을 미쳤습니다. 이제 기업은 이러한 규정과 정책이 미래와 현재의 운영에 미치는 영향을 이해해야 합니다. 기업은 데이터 거버넌스와 관련된 이러한 규칙 및 규정에 대한 적절한 지식을 가지고 있기 때문에 데이터 과학자의 도움을 받습니다.

7. 경쟁 우위

최신 기술을 보유한 기업은 현재와 미래에 경쟁력이 있으며 새로운 기술 트렌드에 대한 적응력으로 인해 지속 가능성이 더 높습니다. 기술과 솔루션이 그 어느 때보다 빠른 속도로 계속 발전할 것이기 때문에 우수한 데이터 분석가가 되기 위해 하나의 도구 세트, 플랫폼 또는 기술에 결코 머물지 않아야 합니다. 시장에서는 경험 있고 숙련된 데이터 과학 전문가에 대한 수요가 더 많아질 것입니다.

8. 데이터 시각화 및 스토리텔링

데이터 시각화 및 스토리텔링은 매년 다음 단계에 도달하고 있으며 많은 기업이 기존 데이터 웨어하우스에서 클라우드로 이동하고 있습니다. 데이터는 조직 내에서 클라우드 기반 데이터 플랫폼 및 통합 도구의 사용이 증가함에 따라 더욱 동기화될 것입니다. 모든 사람이 조직 내에서 한 가지 버전의 진실만을 가지므로 스토리텔링의 정확도가 더 높아집니다.

9. 데이터 운영

데이터 파이프라인은 더욱 정교해지고 있으며 이제는 더 많은 거버넌스와 통합 도구가 필요합니다. DataOps는 빠르게 성장하는 비교적 새로운 개념입니다. DataOps는 데이터 및 데이터 분석의 향상된 품질, 자동화된 테스트 구현, 검사 자동화, 데이터 분석, 데이터 준비 및 데이터 수집을 제공하는 프로세스입니다.

10. 블록체인

블록체인 기술은 비트코인 ​​덕분에 매우 대중화되었습니다. 하지만 많은 사람들이 암호화폐 외에 블록체인의 응용을 모릅니다. 블록체인은 다양한 응용 프로그램이 있는 세계에서 가장 안전한 원장 중 하나입니다. 데이터 보안을 위해 블록체인은 광범위하게 사용될 것이며 앞으로 갈 길이 멀다. 블록체인 기술을 배워야 하는 이유에 대해 읽어보세요.

11. 인공 지능과 양자 컴퓨팅

양자컴퓨팅은 오늘날 구글과 같은 대기업에서 매우 활발히 연구되고 있는 가장 트렌드한 주제입니다. 현재 구글은 슈퍼컴퓨터로 10년을 양자컴퓨터로 200초 안에 계산할 수 있는 양자컴퓨터를 만들어야 한다고 주장하고 있다. 양자 컴퓨팅은 기계 자체의 발명 이후 가장 중요한 양자 도약이 될 잠재력을 가지고 있습니다. 이 모든 것은 훨씬 빠르고 효율적이며 직접적인 방식으로 미래에 빅 데이터가 광범위하게 사용될 것임을 나타냅니다.

12. 설명에 대한 권리

미래에는 많은 일들이 자동화와 관련될 것이며 자동화된 의사 결정이 그 중 하나가 될 것입니다. 의사 결정을 완전히 자동화하려면 설명 가능해야 합니다. 인공 지능(AI)에는 완전히 자동화된 의사 결정을 내리는 데 매우 중요한 두 가지 중요한 구성 요소가 있습니다. 첫째, 인공지능은 윤리적 관행과 목적을 보장하기 위해 모든 원칙, 핵심 가치, 적용 가능한 규정 및 기본권을 준수해야 합니다. 둘째, 인공 지능은 의도하지 않은 피해를 입히지 않도록 기술적으로 안정적이고 견고해야 합니다.

결론

데이터 과학에는 다양한 응용 프로그램과 사용 사례가 있습니다. 이 기사가 데이터 과학의 최신 동향과 그 이점을 명확히 하기를 바랍니다.

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