12 tendências mais quentes em ciência de dados que você precisa observar

Todos os anos estamos testemunhando que a Inteligência Artificial (IA) está crescendo e agora existem muitas startups formadas com base em Inteligência Artificial. Está claro para todos, de longe, que a Ciência de Dados é um campo de resolução de problemas.

Com a disponibilidade de dados em todos os lugares, a ciência de usar os dados de uma maneira melhor está ganhando destaque. Pode-se encontrar muitas ofertas de emprego na área de Ciência de Dados apenas fazendo uma busca de emprego em qualquer portal de emprego. Vamos agora discutir as últimas tendências em Data Science.

Principais tendências mais recentes da ciência de dados 2019

1. Indústria de IoT em rápido crescimento

Estima-se que os gastos mundiais com tecnologia na Internet das Coisas ultrapassem US$ 1 trilhão até 2022, segundo a International Data Corporation (IDC) com um crescimento anual de 13,6%. Também está previsto que a IoT da indústria de celular atinja US$ 3,5 bilhões em 2023, com uma taxa de crescimento de 30% ao ano, segundo a Ericsson.

Agora já se tornou uma coisa comum que podemos controlar nossos eletrodomésticos como ar condicionado, televisão, etc. usando apenas nossos smartphones que só se tornaram possíveis por causa da Internet das Coisas. Muitas empresas estão investindo no desenvolvimento de tecnologia devido à tendência de rápido crescimento de dispositivos IoT, como dispositivos inteligentes como Microsoft Cortana e Google Assistant, para automatizar coisas comuns em casa.

Todo esse rápido crescimento tecnológico levará a uma grande quantidade de coleta de dados, o que também levará a encontrar melhores meios de gerenciar e analisar dados de maneira adequada e melhor. Isso criará uma demanda massiva no campo da ciência de dados e também para cientistas de dados.

2. Acessibilidade da Inteligência Artificial

Tanto as pequenas quanto as grandes empresas conseguiram melhorar e aprimorar seus processos gerais de negócios com muita eficiência usando Inteligência Artificial ou IA. Tarefas mais complexas podem ser executadas de maneira mais precisa e rápida do que os humanos pela inteligência artificial.

Outra melhor parte da inteligência artificial é que ela elimina qualquer chance de erro humano. Também melhora o fluxo de trabalho geral ao longo do caminho. Os humanos agora podem investir seu tempo e se concentrar mais em tarefas críticas, o que, em troca, aumenta a qualidade de seu serviço. Leia : Aplicativos de IA do mundo real.

3. Evolução da Análise Preditiva

As empresas podem atingir seus objetivos mais rapidamente e estão tendo uma melhor vantagem competitiva ao incluir a análise de Big Data em suas estratégias de negócios cruciais e na tomada de decisões. As empresas podem encontrar o motivo de qualquer evento específico em tempo real usando várias ferramentas na análise de big data. A Análise Preditiva é muito crucial para prever o que pode acontecer no futuro, o que é feito através da análise dos dados.

As empresas agora podem criar estratégias de negócios mais inteligentes, prevendo o comportamento do cliente usando a análise preditiva dos dados coletados. Assim, as empresas podem reter o número atual de clientes e também atingir novos clientes de uma maneira melhor.

4. Migração de dados obscuros para nuvem

Dark Data é o tipo de dado que não é transformado em formato digital. Este é um vasto reservatório de dados que ainda não foi explorado. Os dados obscuros serão migrados para a nuvem para análise preditiva que será usada pelas empresas para ajudá-las em previsões futuras mais precisas.

5. Aprendizado de Máquina

Estima-se que 40% do trabalho de ciência de dados será em automação até 2020. Houve um rápido crescimento na tecnologia de aprendizado de máquina, e este é o principal fator para automação em aprendizado de máquina. As empresas podem extrair insights inteligentes e exclusivos do Big Data usando de forma inteligente a combinação de automação e ferramentas poderosas de aprendizado de máquina que não podem ser obtidas apenas por analistas de dados qualificados.

6. Ascensão dos Regulamentos

O GDPR mudou suas políticas relacionadas à governança de dados e muitas empresas estão lutando para cumprir devido à sua rápida implementação. Essas políticas e regulamentações afetaram a segurança de dados, o manuseio de dados, o processamento de dados e o perfil do consumidor. Agora, as empresas são necessárias para entender o impacto desses regulamentos e políticas nas operações futuras e atuais. As empresas contam com a ajuda de cientistas de dados, pois têm conhecimento adequado sobre essas regras e regulamentos relacionados à governança de dados.

7. Vantagem Competitiva

Aqueles negócios que estão atualizados com a tecnologia atual têm uma vantagem competitiva no presente e no futuro e são mais propensos a se sustentar devido à sua adaptabilidade à nova tendência tecnológica. Nunca se deve parar em um conjunto de ferramentas, plataforma ou tecnologia para se tornar um bom analista de dados, pois a tecnologia e as soluções continuarão evoluindo em um ritmo mais rápido do que nunca. Haverá mais demanda no mercado por profissionais experientes e habilidosos em Data Science.

8. Visualização de dados e narrativa

A visualização de dados e a narrativa estão alcançando o próximo nível a cada ano, e muitas empresas estão migrando para a nuvem de data warehouses convencionais. Os dados serão mais sincronizados com o uso crescente de plataformas de dados baseadas em nuvem e ferramentas de integração dentro da organização. Haverá maior precisão na narrativa, pois todos terão apenas uma versão da verdade dentro da organização.

9. Operações de Dados

O pipeline de dados está se tornando mais sofisticado e agora requer ainda mais ferramentas de governança e integração. DataOps é um conceito relativamente novo que está crescendo mais rápido. DataOps é um processo de entrega de dados e análise de dados de melhor qualidade, implementação de testes automatizados, automatização do exame, análise de dados, preparação de dados e coleta de dados.

10. Blockchain

A tecnologia Blockchain se tornou muito popular, graças ao Bitcoin. Mas muitas pessoas não conhecem as aplicações do blockchain além das criptomoedas. Blockchain é um dos livros mais seguros do mundo, com muitas variedades de aplicações. Para segurança de dados, o Blockchain será amplamente usado e tem um longo caminho a percorrer no futuro. Leia sobre os motivos pelos quais você deve aprender a tecnologia blockchain.

11. Inteligência Artificial e Computação Quântica

A computação quântica é o tópico mais em alta atualmente, que está sendo pesquisado ativamente por grandes empresas como o Google. A partir de agora, o Google afirma ter que construir um computador quântico que pode fazer o cálculo de 10 anos por um supercomputador em 200 segundos por um computador quântico. A computação quântica tem o potencial de se tornar o salto quântico mais significativo desde a invenção da própria máquina. Tudo isso indica o uso extensivo de Big Data no futuro de forma muito mais rápida, eficiente e direta.

12. Direito à Explicação

No futuro, muitas coisas estarão na automação, e a tomada de decisões automatizada será uma delas. Para tornar a tomada de decisão totalmente automática, ela precisa ser explicável. Existem dois componentes significativos na Inteligência Artificial (IA) que é muito importante para tomar uma decisão totalmente automatizada. Em primeiro lugar, a Inteligência Artificial deve aderir a todos os princípios, valores fundamentais, regulamentos aplicáveis ​​e direitos fundamentais para garantir práticas e propósitos éticos. Em segundo lugar, a inteligência artificial deve ser confiável e robusta, tecnicamente para não causar nenhum dano não intencional.

Conclusão

A ciência de dados tem uma variedade de aplicações e casos de uso. Esperamos que este artigo tenha deixado claras as últimas tendências em ciência de dados e seus benefícios.

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