12 เทรนด์ที่ร้อนแรงที่สุดในวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่คุณต้องจับตามอง

ทุกๆ ปี เราเห็นแล้วว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเฟื่องฟู และตอนนี้มีสตาร์ทอัพจำนวนมากที่สร้างขึ้นจากปัญญาประดิษฐ์ เป็นที่ชัดเจนสำหรับทุกคนว่า Data Science เป็นสาขาในการแก้ปัญหา

ด้วยความพร้อมของข้อมูลในทุกที่ ศาสตร์แห่งการใช้ข้อมูลในทางที่ดีขึ้นจึงได้รับความนิยม สามารถค้นหาข้อเสนองานมากมายในสาขา Data Science เพียงแค่ค้นหางานบนพอร์ทัลงานใดๆ ให้เราพูดถึงแนวโน้มล่าสุดใน Data Science

วิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยม เทรนด์ล่าสุด 2019

1. อุตสาหกรรม IoT ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว

International Data Corporation (IDC) คาดการณ์ว่าการใช้จ่ายด้านเทคโนโลยีทั่วโลกบน Internet Of Things จะสูงถึง 1 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2565 ตามข้อมูลของ International Data Corporation (IDC) ที่การเติบโต 13.6% ต่อปี นอกจากนี้ยังคาดการณ์ว่า IoT ของอุตสาหกรรมเซลลูลาร์จะสูงถึง 3.5 พันล้านดอลลาร์ในปี 2566 โดยมีอัตราการเติบโต 30% ต่อปี ตามข้อมูลของอีริคสัน

ตอนนี้มันกลายเป็นเรื่องธรรมดาไปแล้วที่เราสามารถควบคุมเครื่องใช้ในบ้านของเรา เช่น เครื่องปรับอากาศ โทรทัศน์ ฯลฯ โดยใช้สมาร์ทโฟนของเราซึ่งเป็นไปได้เพียงเพราะอินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ หลายบริษัทกำลังลงทุนในการพัฒนาเทคโนโลยีเนื่องจากแนวโน้มการเติบโตอย่างรวดเร็วของอุปกรณ์ IoT เช่น อุปกรณ์อัจฉริยะ เช่น Microsoft Cortana และ Google Assistant เพื่อทำงานปกติที่บ้านโดยอัตโนมัติ

การเติบโตอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีเหล่านี้จะนำไปสู่การเก็บรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งจะนำไปสู่การค้นหาวิธีจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีขึ้นในลักษณะที่เหมาะสมและดีขึ้น สิ่งนี้จะสร้างความต้องการอย่างมากในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

2. การเข้าถึงปัญญาประดิษฐ์

ทั้งบริษัทขนาดเล็กและขนาดใหญ่สามารถปรับปรุงและปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจโดยรวมได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI งานที่ซับซ้อนมากขึ้นสามารถทำได้อย่างแม่นยำและเร็วกว่ามนุษย์ด้วยปัญญาประดิษฐ์

ส่วนที่ดีที่สุดอีกประการหนึ่งเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์คือการขจัดโอกาสที่มนุษย์จะผิดพลาด นอกจากนี้ยังช่วยปรับปรุงเวิร์กโฟลว์โดยรวมไปพร้อมกัน ขณะนี้ มนุษย์สามารถทุ่มเทเวลาและมุ่งความสนใจไปที่งานสำคัญๆ ได้มากขึ้น ซึ่งจะเป็นการตอบแทนในการปรับปรุงคุณภาพการบริการของพวกเขา อ่าน : แอปพลิเคชั่น AI ในโลกแห่งความเป็นจริง

3. วิวัฒนาการการวิเคราะห์เชิงทำนาย

ธุรกิจสามารถบรรลุเป้าหมายได้เร็วขึ้นและมีความได้เปรียบในการแข่งขันที่ดีขึ้น โดยรวมการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าในกลยุทธ์ทางธุรกิจที่สำคัญและการตัดสินใจ บริษัทต่างๆ สามารถค้นหาสาเหตุของเหตุการณ์ใดเหตุการณ์หนึ่งได้แบบเรียลไทม์โดยใช้เครื่องมือต่างๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์เชิงทำนายมีความสำคัญมากในการทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ซึ่งทำได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูล

ในปัจจุบัน ธุรกิจต่างๆ สามารถสร้างกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ชาญฉลาดขึ้นได้โดยการทำนายพฤติกรรมของลูกค้าโดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จากข้อมูลที่รวบรวมได้ ดังนั้นบริษัทต่างๆ จึงสามารถรักษาจำนวนลูกค้าปัจจุบันและกำหนดเป้าหมายลูกค้าใหม่ได้ดียิ่งขึ้น

4. การย้ายข้อมูล Dark Data ไปยัง Cloud

Dark Data คือประเภทของข้อมูลที่ไม่ถูกแปลงเป็นรูปแบบดิจิทัล นี่คือที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่ยังไม่ได้แตะ ข้อมูลมืดจะถูกย้ายไปยังคลาวด์เพื่อการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งธุรกิจจะใช้เพื่อช่วยในการคาดการณ์ในอนาคตที่แม่นยำยิ่งขึ้น

5. การเรียนรู้ของเครื่อง

คาดว่างานวิทยาศาสตร์ข้อมูล 40% จะใช้ระบบอัตโนมัติภายในปี 2020 เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องมีการเติบโตอย่างรวดเร็ว และนี่คือปัจจัยหลักสำหรับระบบอัตโนมัติในการเรียนรู้ของเครื่อง ธุรกิจต่างๆ สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่ชาญฉลาดและไม่เหมือนใครจาก Big Data ได้โดยใช้การผสมผสานระหว่างระบบอัตโนมัติและเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องอันทรงพลัง ซึ่งนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความชำนาญเพียงอย่างเดียวไม่สามารถหาได้

6. การเพิ่มขึ้นของกฎระเบียบ

GDPR ได้เปลี่ยนนโยบายที่เกี่ยวข้องกับการกำกับดูแลข้อมูล และบริษัทจำนวนมากกำลังประสบปัญหาในการปฏิบัติตามเนื่องจากการดำเนินการอย่างรวดเร็ว นโยบายและข้อบังคับเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อความปลอดภัยของข้อมูล การจัดการข้อมูล การประมวลผลข้อมูล และโปรไฟล์ผู้บริโภค ปัจจุบัน ธุรกิจจำเป็นต้องเข้าใจผลกระทบของกฎระเบียบและนโยบายเหล่านี้ต่อการดำเนินงานในอนาคตและปัจจุบัน ธุรกิจต่างๆ ขอความช่วยเหลือจากนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล เนื่องจากพวกเขามีความรู้ที่ถูกต้องเกี่ยวกับกฎเกณฑ์และข้อบังคับที่เกี่ยวข้องกับการกำกับดูแลข้อมูล

7. ความได้เปรียบในการแข่งขัน

ธุรกิจที่ทันต่อเทคโนโลยีในปัจจุบันมีความได้เปรียบในการแข่งขันทั้งในปัจจุบันและอนาคต และมีแนวโน้มที่จะคงอยู่ต่อไปได้เนื่องจากการปรับตัวให้เข้ากับแนวโน้มของเทคโนโลยีใหม่ เราไม่ควรหยุดอยู่เพียงชุดเครื่องมือ แพลตฟอร์ม หรือเทคโนโลยีเพียงชุดเดียวเพื่อเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ดี เนื่องจากเทคโนโลยีและโซลูชันจะพัฒนาไปอย่างรวดเร็วกว่าที่เคยเป็นมา จะมีความต้องการมากขึ้นในตลาดสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science ที่มีประสบการณ์และมีทักษะ

8. การสร้างภาพข้อมูลและการเล่าเรื่อง

การแสดงข้อมูลและการเล่าเรื่องกำลังก้าวสู่ระดับถัดไปทุกปี และหลายบริษัทกำลังย้ายจากคลังข้อมูลแบบเดิมไปใช้ระบบคลาวด์ ข้อมูลจะถูกซิงโครไนซ์มากขึ้นกับการใช้แพลตฟอร์มข้อมูลบนคลาวด์และเครื่องมือการรวมที่เพิ่มขึ้นภายในองค์กรมากขึ้น การเล่าเรื่องจะมีความแม่นยำมากขึ้น เนื่องจากทุกคนจะมีความจริงเพียงเวอร์ชันเดียวภายในองค์กร

9. DataOps

ไปป์ไลน์ข้อมูลมีความซับซ้อนมากขึ้นและตอนนี้ก็ต้องการเครื่องมือการกำกับดูแลและการรวมที่มากขึ้น DataOps ค่อนข้างเป็นแนวคิดใหม่ที่เติบโตเร็วขึ้น DataOps เป็นกระบวนการในการส่งมอบคุณภาพของข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล การนำการทดสอบอัตโนมัติ การตรวจสอบอัตโนมัติ การวิเคราะห์ข้อมูล การจัดเตรียมข้อมูล และการรวบรวมข้อมูล

10. บล็อคเชน

เทคโนโลยี Blockchain ได้รับความนิยมอย่างมากจาก Bitcoin แต่หลายคนไม่รู้จักแอพพลิเคชั่นของบล็อคเชนนอกเหนือจากสกุลเงินดิจิตอล Blockchain เป็นหนึ่งในบัญชีแยกประเภทที่ปลอดภัยที่สุดในโลกซึ่งมีการใช้งานที่หลากหลาย เพื่อความปลอดภัยของข้อมูล Blockchain จะถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางและยังมีหนทางอีกไกลในอนาคต อ่านเกี่ยวกับเหตุผลที่คุณควรเรียนรู้เทคโนโลยีบล็อคเชน

11. ปัญญาประดิษฐ์และคอมพิวเตอร์ควอนตัม

การคำนวณควอนตัมเป็นหัวข้อที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในปัจจุบัน ซึ่งบริษัทขนาดใหญ่อย่าง Google กำลังทำการวิจัยอย่างแข็งขัน ณ ตอนนี้ Google อ้างว่าต้องสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมซึ่งสามารถทำการคำนวณ 10 ปีโดยซูเปอร์คอมพิวเตอร์ภายใน 200 วินาทีโดยคอมพิวเตอร์ควอนตัม คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีศักยภาพที่จะกลายเป็นก้าวกระโดดควอนตัมที่สำคัญที่สุดนับตั้งแต่มีการประดิษฐ์เครื่องเอง ทั้งหมดนี้บ่งชี้ถึงการใช้ Big Data อย่างกว้างขวางในอนาคตในลักษณะที่รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และตรงไปตรงมา

12. สิทธิในการอธิบาย

ในอนาคต หลายๆ อย่างจะเป็นการทำงานอัตโนมัติ และการตัดสินใจแบบอัตโนมัติจะเป็นหนึ่งในนั้น ในการตัดสินใจโดยอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์ จะต้องอธิบายได้ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีสององค์ประกอบที่สำคัญซึ่งสำคัญมากในการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ ประการแรก ปัญญาประดิษฐ์ควรยึดมั่นในหลักการ ค่านิยมหลัก กฎระเบียบที่บังคับใช้ และสิทธิขั้นพื้นฐานทั้งหมดเพื่อให้แน่ใจว่ามีหลักปฏิบัติและวัตถุประสงค์ทางจริยธรรม ประการที่สอง ปัญญาประดิษฐ์ควรมีความน่าเชื่อถือและแข็งแกร่ง ในทางเทคนิค เพื่อไม่ให้เกิดอันตรายโดยไม่ได้ตั้งใจ

บทสรุป

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีการใช้งานและกรณีการใช้งานที่หลากหลาย เราหวังว่าบทความนี้จะชี้ให้เห็นถึงแนวโน้มล่าสุดในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและประโยชน์ของมัน

รับ ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก เรียนรู้หลักสูตร Executive PG Programs, Advanced Certificate Programs หรือ Masters Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว