12 najgorętszych trendów w nauce o danych, na które musisz uważać

Co roku jesteśmy świadkami rozkwitu sztucznej inteligencji (AI) i obecnie powstaje wiele startupów opartych na sztucznej inteligencji. Dla wszystkich jest jasne, że Data Science to dziedzina rozwiązywania problemów.

Ponieważ dane są wszędzie dostępne, nauka o lepszym wykorzystaniu danych zyskuje na znaczeniu. Można znaleźć wiele ofert pracy w dziedzinie Data Science, po prostu wyszukując pracę na dowolnym portalu pracy. Omówmy teraz najnowsze trendy w Data Science.

Top Data Science Najnowsze trendy 2019

1. Szybko rozwijający się przemysł IoT

Szacuje się, że światowe wydatki technologiczne na Internet Rzeczy przekroczą 1 bilion dolarów do 2022 r., według International Data Corporation (IDC) przy rocznym wzroście na poziomie 13,6%. Przewiduje się również, że IoT branży komórkowej osiągnie 3,5 miliarda dolarów w 2023 r., przy tempie wzrostu 30% rocznie, według Ericsson.

Teraz stało się już powszechną rzeczą, że możemy sterować naszymi urządzeniami domowymi, takimi jak klimatyzator, telewizor itp., po prostu za pomocą naszych smartfonów, które stały się możliwe tylko dzięki Internetowi Rzeczy. Wiele firm inwestuje obecnie w rozwój technologii ze względu na szybki trend wzrostu urządzeń IoT, takich jak urządzenia inteligentne, takie jak Microsoft Cortana i Asystent Google, aby zautomatyzować zwykłe rzeczy w domu.

Wszystkie te szybkie postępy technologiczne doprowadzą do gromadzenia ogromnej ilości danych, co również doprowadzi do znalezienia lepszych sposobów zarządzania i analizowania danych we właściwy i lepszy sposób. Stworzy to ogromne zapotrzebowanie w dziedzinie nauki o danych, a także dla naukowców zajmujących się danymi.

2. Dostępność sztucznej inteligencji

Zarówno małe, jak i duże firmy były w stanie bardzo skutecznie usprawnić i ulepszyć swoje ogólne procesy biznesowe dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji lub sztucznej inteligencji. Bardziej złożone zadania mogą być wykonywane dokładniej i szybciej niż człowiek przez sztuczną inteligencję.

Kolejną najlepszą częścią sztucznej inteligencji jest to, że eliminuje wszelkie ryzyko ludzkiego błędu. Poprawia również ogólny przepływ pracy po drodze. Ludzie mogą teraz inwestować swój czas i skupiać się bardziej na krytycznych zadaniach, co w zamian podnosi jakość ich usług. Przeczytaj : Prawdziwe aplikacje AI.

3. Ewolucja analizy predykcyjnej

Firmy mogą szybciej osiągać swoje cele i mają lepszą przewagę konkurencyjną, włączając analizę Big Data do swoich kluczowych strategii biznesowych i podejmowania decyzji. Firmy mogą znaleźć przyczynę określonych zdarzeń w czasie rzeczywistym, korzystając z różnych narzędzi do analizy big data. Analiza predykcyjna jest bardzo istotna w przewidywaniu tego, co może się wydarzyć w przyszłości, co odbywa się poprzez analizę danych.

Firmy mogą teraz tworzyć inteligentniejsze strategie biznesowe, przewidując zachowanie klientów za pomocą analizy predykcyjnej na podstawie zebranych danych. W ten sposób firmy mogą utrzymać obecną liczbę klientów, a także lepiej docierać do nowych klientów.

4. Migracja ciemnych danych do chmury

Dark Data to rodzaj danych, które nie są przekształcane na format cyfrowy. To ogromny rezerwuar danych, który nie został jeszcze wykorzystany. Ciemne dane zostaną przeniesione do chmury w celu analizy predykcyjnej, która zostanie wykorzystana przez firmy, aby pomóc im w dokładniejszych prognozach na przyszłość.

5. Uczenie maszynowe

Szacuje się, że do 2020 r. 40% prac data science będzie dotyczyło automatyzacji. Nastąpił szybki rozwój technologii uczenia maszynowego i jest to główny czynnik automatyzacji uczenia maszynowego. Firmy mogą wydobywać inteligentne i unikalne spostrzeżenia z Big Data, mądrze wykorzystując połączenie automatyzacji i potężnych narzędzi uczenia maszynowego, których nie mogą uzyskać wyłącznie wykwalifikowani analitycy danych.

6. Powstanie przepisów

RODO zmieniło swoje zasady dotyczące zarządzania danymi, a wiele firm ma problemy z ich przestrzeganiem ze względu na szybkie wdrożenie. Te zasady i przepisy wpłynęły na bezpieczeństwo danych, przetwarzanie danych, przetwarzanie danych i profilowanie konsumentów. Teraz firmy są potrzebne, aby zrozumieć wpływ tych przepisów i polityk na przyszłe i obecne działania. Firmy korzystają z pomocy analityków danych, ponieważ mają odpowiednią wiedzę na temat tych zasad i przepisów związanych z zarządzaniem danymi.

7. Przewaga konkurencyjna

Te przedsiębiorstwa, które są na bieżąco z obecną technologią, mają przewagę konkurencyjną w teraźniejszości i przyszłości i mają większe szanse na utrzymanie się dzięki zdolności adaptacji do nowego trendu technologicznego. Aby zostać dobrym analitykiem danych, nigdy nie należy poprzestawać na jednym zestawie narzędzi, platformie lub technologii, ponieważ technologia i rozwiązania będą ewoluować w szybszym tempie niż kiedykolwiek wcześniej. Na rynku pojawi się większe zapotrzebowanie na doświadczonych i kompetentnych specjalistów Data Science.

8. Wizualizacja danych i opowiadanie historii

Wizualizacja danych i storytelling każdego roku osiągają kolejny poziom, a wiele firm przechodzi do chmury z konwencjonalnych hurtowni danych. Dane będą bardziej zsynchronizowane wraz z rosnącym wykorzystaniem platform danych opartych na chmurze i narzędzi integracyjnych w organizacji. Opowiadanie historii będzie bardziej precyzyjne, ponieważ w organizacji każdy będzie miał tylko jedną wersję prawdy.

9. Operacje danych

Potok danych staje się coraz bardziej wyrafinowany, a teraz wymaga jeszcze większej liczby narzędzi do zarządzania i integracji. DataOps to stosunkowo nowa koncepcja, która rozwija się coraz szybciej. DataOps to proces dostarczania lepszej jakości danych i analizy danych, wdrażania automatycznych testów, automatyzacji badania, analizy danych, przygotowania danych i gromadzenia danych.

10. Łańcuch bloków

Technologia Blockchain stała się bardzo popularna dzięki Bitcoinowi. Ale wiele osób nie zna zastosowań blockchain innych niż w kryptowalutach. Blockchain to jedna z najlepiej zabezpieczonych ksiąg na świecie, która ma wiele zastosowań. W przypadku bezpieczeństwa danych Blockchain będzie szeroko stosowany i ma przed sobą daleką drogę w przyszłości. Przeczytaj o powodach, dla których powinieneś nauczyć się technologii blockchain.

11. Sztuczna inteligencja i obliczenia kwantowe

Obliczenia kwantowe to obecnie najbardziej modny temat, który jest bardzo aktywnie badany przez duże firmy, takie jak Google. Obecnie Google twierdzi, że musi zbudować komputer kwantowy, który może wykonać obliczenia 10 lat za pomocą superkomputera w ciągu 200 sekund za pomocą komputera kwantowego. Obliczenia kwantowe mają potencjał, aby stać się najważniejszym skokiem kwantowym od czasu wynalezienia samej maszyny. Wszystko to wskazuje na szerokie wykorzystanie Big Data w przyszłości w znacznie szybszy, wydajny i nieskomplikowany sposób.

12. Prawo do wyjaśnienia

W przyszłości wiele rzeczy będzie dotyczyło automatyzacji, a jednym z nich będzie automatyczne podejmowanie decyzji. Aby podejmowanie decyzji było w pełni automatyczne, musi być możliwe do wytłumaczenia. Istnieją dwa istotne elementy sztucznej inteligencji (AI), które są bardzo ważne dla podjęcia w pełni zautomatyzowanej decyzji. Po pierwsze, sztuczna inteligencja powinna przestrzegać wszystkich zasad, podstawowych wartości, obowiązujących przepisów i podstawowych praw, aby zapewnić etyczne praktyki i cel. Po drugie, sztuczna inteligencja powinna być niezawodna i solidna pod względem technicznym, aby nie powodować niezamierzonych szkód.

Wniosek

Nauka o danych ma różnorodne zastosowania i przypadki użycia. Mamy nadzieję, że w tym artykule wyjaśniono najnowsze trendy w nauce o danych i wynikające z nich korzyści.

Uzyskaj certyfikat nauk o danych od najlepszych uniwersytetów na świecie. Naucz się programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.