12 cele mai populare tendințe în domeniul științei datelor la care trebuie să fiți atenți

În fiecare an asistăm la faptul că Inteligența Artificială (AI) este în plină expansiune și acum sunt multe startup-uri formate pe baza Inteligenței Artificiale. Este clar pentru toată lumea că Data Science este un domeniu de rezolvare a problemelor.

Odată cu disponibilitatea datelor peste tot, știința utilizării datelor într-un mod mai bun câștigă proeminență. Puteți găsi o mulțime de oferte de locuri de muncă în domeniul Data Science doar făcând o căutare de locuri de muncă pe orice portal de locuri de muncă. Să discutăm acum cele mai recente tendințe în Data Science.

Top Data Science Ultimele tendințe 2019

1. Industria IoT în creștere rapidă

Se estimează că cheltuielile mondiale pentru tehnologie pentru Internetul lucrurilor vor depăși 1 trilion de dolari până în 2022, potrivit International Data Corporation (IDC), la o creștere anuală de 13,6%. De asemenea, se prevede că IoT al industriei celulare va ajunge la 3,5 miliarde de dolari în 2023, cu o rată de creștere de 30% anual, potrivit Ericsson.

Acum a devenit deja un lucru obișnuit că ne putem controla aparatele electrocasnice, cum ar fi aparatul de aer condiționat, televizorul etc., folosind doar smartphone-urile noastre, care au devenit posibile doar datorită Internetului lucrurilor. Multe companii investesc acum în dezvoltarea tehnologiei datorită tendinței de creștere rapidă a dispozitivelor IoT, cum ar fi dispozitivele inteligente precum Microsoft Cortana și Google Assistant, pentru a automatiza lucrurile obișnuite acasă.

Toate aceste creșteri tehnologice rapide vor duce la o cantitate mare de colectare a datelor, ceea ce va duce, de asemenea, la găsirea unor mijloace mai bune de gestionare și analizare a datelor într-un mod adecvat și mai bun. Acest lucru va crea o cerere masivă în domeniul științei datelor și, de asemenea, pentru oamenii de știință ai datelor.

2. Accesibilitatea Inteligenței Artificiale

Atât companiile mici, cât și marile au reușit să-și îmbunătățească și să-și îmbunătățească procesele generale de afaceri în mod foarte eficient, folosind inteligența artificială sau AI. Sarcinile mai complexe pot fi efectuate într-un mod mai precis și mai rapid decât oamenii prin inteligența artificială.

O altă parte bună a inteligenței artificiale este că elimină orice șansă de eroare umană. De asemenea, îmbunătățește fluxul general de lucru pe parcurs. Oamenii sunt acum capabili să-și investească timpul și să se concentreze mai mult pe sarcini critice, ceea ce, în schimb, îmbunătățește calitatea serviciilor lor. Citiți : Aplicații AI din lumea reală.

3. Evoluția Analizei Predictive

Companiile își pot atinge obiectivele mai rapid și au un avantaj competitiv mai bun prin includerea analizei Big Data în strategiile lor cruciale de afaceri și în luarea deciziilor. Companiile pot găsi motivul oricărui eveniment specific în timp real utilizând diverse instrumente în analiza datelor mari. Analiza predictivă este foarte crucială în prezicerea a ceea ce se poate întâmpla în viitor, ceea ce se realizează prin analiza datelor.

Companiile sunt acum capabile să creeze strategii de afaceri mai inteligente prin predicția comportamentului clienților folosind analiza predictivă din datele colectate. Astfel, companiile pot păstra numărul actual de clienți și, de asemenea, pot viza noi clienți într-un mod mai bun.

4. Migrarea datelor întunecate în cloud

Dark Data este tipul de date care nu sunt transformate în format digital. Acesta este un vast rezervor de date care nu este încă exploatat. Datele întunecate vor fi migrate în cloud pentru analiză predictivă, care va fi folosită de companii pentru a le ajuta în predicții viitoare mai precise.

5. Învățare automată

Se estimează că 40% din activitatea științei datelor va fi pe automatizare până în 2020. A existat o creștere rapidă a tehnologiei învățării automate, iar acesta este principalul factor de automatizare în învățarea automată. Companiile pot extrage informații inteligente și unice din Big Data utilizând inteligent combinația de automatizare și instrumente puternice de învățare automată, care nu pot fi obținute doar de analiștii de date calificați.

6. Creșterea reglementărilor

GDPR și-a schimbat politicile legate de guvernanța datelor, iar multe companii se luptă să se conformeze din cauza implementării sale rapide. Aceste politici și reglementări au afectat securitatea datelor, manipularea datelor, prelucrarea datelor și profilarea consumatorilor. Acum este nevoie ca întreprinderile să înțeleagă impactul acestor reglementări și politici asupra operațiunilor viitoare și actuale. Companiile iau ajutorul oamenilor de știință în domeniul datelor, deoarece au cunoștințe adecvate despre aceste reguli și reglementări legate de guvernarea datelor.

7. Avantaj competitiv

Acele afaceri care sunt la zi cu tehnologia actuală au un avantaj competitiv în prezent și viitor și au mai multe șanse să se susțină datorită adaptării lor la noua tendință tehnologică. Nu trebuie să te oprești niciodată la un set de instrumente, platformă sau tehnologie pentru a deveni un bun analist de date, deoarece tehnologia și soluțiile vor continua să evolueze într-un ritm mai rapid decât oricând. Va exista mai multă cerere pe piață pentru profesioniști în știința datelor cu experiență și pricepere.

8. Vizualizarea datelor și povestirea

Vizualizarea datelor și povestirea ating următorul nivel în fiecare an, iar multe companii trec la cloud din depozitele convenționale de date. Datele vor fi mai sincronizate cu utilizarea tot mai mare a platformelor de date bazate pe cloud și a instrumentelor de integrare în cadrul organizației. Va exista o acuratețe mai mare în povestirea, deoarece toată lumea va avea o singură versiune a adevărului în cadrul organizației.

9. DataOps

Conducta de date devine din ce în ce mai sofisticată, iar acum necesită și mai multe instrumente de guvernare și integrare. DataOps este un concept relativ nou, care crește mai rapid. DataOps este un proces de furnizare a unei calități îmbunătățite a datelor și a analizei datelor, implementarea testării automate, automatizarea examinării, analiza datelor, pregătirea datelor și colectarea datelor.

10. Blockchain

Tehnologia Blockchain a devenit foarte populară, datorită Bitcoin. Dar mulți oameni nu cunosc aplicațiile blockchain-ului în afară de criptomonedă. Blockchain este unul dintre cele mai securizate registre din lume, care are multe varietăți de aplicații. Pentru securitatea datelor, Blockchain va fi utilizat pe scară largă și are un drum departe de parcurs în viitor. Citiți despre motivele pentru care ar trebui să învățați tehnologia blockchain.

11. Inteligența artificială și calculul cuantic

Computingul cuantic este subiectul cel mai trending în zilele noastre, care este cercetat foarte activ de companii mari precum Google. De acum, Google pretinde că trebuie să construiască un computer cuantic care poate face calculul a 10 ani de un supercomputer în 200 de secunde de un computer cuantic. Calculul cuantic are potențialul de a deveni cel mai important salt cuantic de la inventarea mașinii în sine. Toate acestea indică utilizarea pe scară largă a Big Data în viitor într-un mod mult mai rapid, eficient și direct.

12. Dreptul la explicații

În viitor, o mulțime de lucruri vor fi legate de automatizare, iar luarea automată a deciziilor va fi una dintre acestea. Pentru ca luarea deciziilor să fie complet automată, aceasta trebuie să fie explicabilă. Există două componente semnificative în Inteligența Artificială (AI), care sunt foarte importante pentru a lua o decizie complet automatizată. În primul rând, inteligența artificială ar trebui să adere la toate principiile, valorile de bază, reglementările aplicabile și drepturile fundamentale pentru a asigura practicile și scopurile etice. În al doilea rând, inteligența artificială ar trebui să fie fiabilă și robustă, din punct de vedere tehnic, pentru a nu provoca niciun prejudiciu neintenționat.

Concluzie

Știința datelor are o varietate de aplicații și cazuri de utilizare. Sperăm că acest articol a clarificat cele mai recente tendințe în știința datelor și beneficiile acesteia.

Obțineți certificare în știința datelor de la cele mai bune universități din lume. Învață programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.