12 самых горячих тенденций в науке о данных, на которые стоит обратить внимание

Каждый год мы наблюдаем бум искусственного интеллекта (ИИ), и сейчас на его основе создается множество стартапов. На сегодняшний день всем ясно, что наука о данных — это область решения проблем.

Благодаря повсеместному доступу данных наука о том, как лучше использовать данные, приобретает все большее значение. Можно найти множество предложений работы в области науки о данных, просто выполнив поиск работы на любом портале вакансий. Давайте теперь обсудим последние тенденции в науке о данных.

Последние тренды науки о данных 2019 года

1. Быстрорастущая индустрия IoT

По оценкам International Data Corporation (IDC), мировые расходы на технологии Интернета вещей превысят 1 трлн долларов к 2022 году при ежегодном росте на 13,6%. По данным Ericsson, также прогнозируется, что IoT в сотовой отрасли достигнет 3,5 млрд долларов в 2023 году с темпами роста 30% в год.

Теперь уже стало обычным делом, что мы можем управлять нашей бытовой техникой, такой как кондиционер, телевизор и т. д., просто используя наши смартфоны, что стало возможным только благодаря Интернету вещей. Многие компании в настоящее время инвестируют в развитие технологий из-за тенденции быстрого роста устройств IoT, таких как интеллектуальные устройства, такие как Microsoft Cortana и Google Assistant, для автоматизации обычных домашних вещей.

Весь этот быстрый технологический рост приведет к сбору огромного количества данных, что также приведет к поиску лучших средств управления и анализа данных надлежащим и лучшим образом. Это создаст огромный спрос в области науки о данных, а также на специалистов по данным.

2. Доступность искусственного интеллекта

Как малые, так и крупные компании смогли очень эффективно улучшить и усовершенствовать свои общие бизнес-процессы с помощью искусственного интеллекта или ИИ. Искусственный интеллект может выполнять более сложные задачи точнее и быстрее, чем люди.

Еще одна хорошая сторона искусственного интеллекта заключается в том, что он исключает любую возможность человеческой ошибки. Это также улучшает общий рабочий процесс на этом пути. Теперь люди могут инвестировать свое время и уделять больше внимания критическим задачам, что, в свою очередь, повышает качество их обслуживания. Читайте : Реальные приложения ИИ.

3. Эволюция прогнозного анализа

Предприятия могут быстрее достичь своих целей и повысить конкурентоспособность, включив анализ больших данных в свои важные бизнес-стратегии и процесс принятия решений. Компании могут найти причину тех или иных событий в режиме реального времени, используя различные инструменты анализа больших данных. Прогнозный анализ очень важен для прогнозирования того, что может произойти в будущем, что делается путем анализа данных.

Компании теперь могут создавать более разумные бизнес-стратегии, прогнозируя поведение клиентов с помощью прогнозного анализа на основе собранных данных. Таким образом, компании могут сохранить нынешнее количество клиентов, а также лучше ориентироваться на новых клиентов.

4. Миграция темных данных в облако

Dark Data — это тип данных, которые не преобразуются в цифровой формат. Это огромный резервуар данных, который еще не использован. Темные данные будут перенесены в облако для прогнозного анализа, который будет использоваться предприятиями, чтобы помочь им в более точных прогнозах на будущее.

5. Машинное обучение

По оценкам, к 2020 году 40% работы в области науки о данных будет связано с автоматизацией. В технологии машинного обучения наблюдается быстрый рост, и это является основным фактором автоматизации в машинном обучении. Предприятия могут извлекать умные и уникальные идеи из больших данных, разумно используя комбинацию автоматизации и мощных инструментов машинного обучения, которые не могут быть получены только квалифицированными аналитиками данных.

6. Рост правил

GDPR изменил свою политику в отношении управления данными, и многие компании изо всех сил пытаются соответствовать требованиям из-за его быстрого внедрения. Эти политики и правила повлияли на безопасность данных, обработку данных, обработку данных и профилирование потребителей. Теперь предприятиям необходимо понять влияние этих правил и политик на будущие и текущие операции. Компании обращаются за помощью к специалистам по данным, поскольку они хорошо осведомлены об этих правилах и положениях, связанных с управлением данными.

7. Конкурентное преимущество

Те предприятия, которые находятся в курсе современных технологий, имеют конкурентное преимущество в настоящем и будущем и с большей вероятностью выживут благодаря своей способности адаптироваться к новым технологическим тенденциям. Никогда не следует останавливаться на одном наборе инструментов, платформе или технологии, чтобы стать хорошим аналитиком данных, поскольку технологии и решения будут развиваться более быстрыми темпами, чем когда-либо прежде. На рынке будет больше спроса на опытных и умелых специалистов по науке о данных.

8. Визуализация данных и рассказывание историй

Визуализация данных и рассказывание историй с каждым годом выходят на новый уровень, и многие компании переходят в облако из обычных хранилищ данных. Данные будут более синхронизированы с более широким использованием облачных платформ данных и инструментов интеграции в организации. Рассказывание историй будет более точным, поскольку у каждого в организации будет только одна версия правды.

9. DataOps

Конвейер данных становится все более сложным, и теперь он требует еще большего количества инструментов управления и интеграции. DataOps — относительно новая концепция, которая развивается быстрее. DataOps — это процесс повышения качества данных и анализа данных, внедрения автоматизированного тестирования, автоматизации проверки, анализа данных, подготовки данных и сбора данных.

10. Блокчейн

Технология блокчейн стала очень популярной благодаря биткойну. Но многие люди не знают других применений блокчейна, кроме как в криптовалюте. Блокчейн — один из самых защищенных реестров в мире, который имеет множество применений. Блокчейн будет широко использоваться для обеспечения безопасности данных, и в будущем ему предстоит пройти долгий путь. Узнайте о причинах, по которым вам стоит изучить технологию блокчейн.

11. Искусственный интеллект и квантовые вычисления

Квантовые вычисления — самая трендовая тема на сегодняшний день, которую очень активно исследуют такие крупные компании, как Google. На данный момент Google утверждает, что должен построить квантовый компьютер, который может вычислить 10 лет с помощью суперкомпьютера за 200 секунд с помощью квантового компьютера. Квантовые вычисления могут стать самым значительным квантовым скачком с момента изобретения самой машины. Все это указывает на широкое использование больших данных в будущем гораздо быстрее, эффективнее и проще.

12. Право на разъяснение

В будущем многие вещи будут автоматизированы, и автоматизированное принятие решений будет одной из них. Чтобы процесс принятия решений был полностью автоматическим, он должен быть объяснимым. В искусственном интеллекте (ИИ) есть два важных компонента, которые очень важны для принятия полностью автоматизированных решений. Во-первых, искусственный интеллект должен придерживаться всех принципов, основных ценностей, применимых правил и основных прав для обеспечения этических норм и целей. Во-вторых, искусственный интеллект должен быть надежным и надежным технически, чтобы не причинять непреднамеренного вреда.

Заключение

Наука о данных имеет множество приложений и вариантов использования. Мы надеемся, что эта статья прояснила последние тенденции в области науки о данных и ее преимущества.

Получите сертификат по науке о данных от лучших университетов мира. Изучите программы Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.