Veri Biliminde Dikkat Etmeniz Gereken En Yeni 12 Trend

Her yıl Yapay Zekanın (AI) patlama yaptığına tanık oluyoruz ve artık Yapay Zeka üzerine kurulu birçok startup var. Veri Biliminin bir problem çözme alanı olduğu herkes için açıktır.

Verilerin her yerde bulunmasıyla birlikte, verileri daha iyi kullanma bilimi ön plana çıkıyor. Herhangi bir iş portalında sadece bir iş araması yaparak Veri Bilimi alanında birçok iş teklifi bulabilirsiniz. Şimdi Veri Bilimindeki en son trendleri tartışalım.

En İyi Veri Bilimi Son Trendler 2019

1. Hızla Büyüyen IoT Endüstrisi

International Data Corporation'a (IDC) göre, Nesnelerin İnterneti'ne yapılan dünya çapındaki teknoloji harcamalarının, yıllık %13,6'lık bir büyümeyle 2022 yılına kadar 1 trilyon doları geçeceği tahmin ediliyor. Ericsson'a göre, hücresel endüstrinin IoT'sinin 2023'te yıllık %30'luk bir büyüme oranıyla 3,5 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor.

Artık sadece nesnelerin interneti sayesinde mümkün hale gelen klima, televizyon vb. ev aletlerimizi sadece akıllı telefonlarımızı kullanarak kontrol edebiliyoruz. Evde normal işleri otomatikleştirmek için Microsoft Cortana ve Google Asistan gibi akıllı cihazlar gibi IoT cihazlarının hızlı büyüme eğilimi nedeniyle birçok şirket artık teknoloji geliştirmeye yatırım yapıyor.

Tüm bu hızlı teknolojik büyüme, büyük miktarda veri toplanmasına yol açacak ve bu da verileri uygun ve daha iyi bir şekilde yönetmek ve analiz etmek için daha iyi araçlar bulmaya yol açacaktır. Bu, veri bilimi alanında ve ayrıca veri bilimcileri için büyük bir talep yaratacaktır.

2. Yapay Zekanın Erişilebilirliği

Hem küçük hem de büyük şirketler, Yapay Zeka veya AI kullanarak genel iş süreçlerini çok verimli bir şekilde iyileştirebildi ve iyileştirebildi. Yapay zeka sayesinde daha karmaşık görevler, insanlardan daha hassas ve hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir.

Yapay zekanın en iyi yanı, insan hatası olasılığını ortadan kaldırmasıdır. Ayrıca yol boyunca genel iş akışını da geliştirir. İnsanlar artık zamanlarını harcayabiliyor ve karşılığında hizmet kalitesini artıran kritik görevlere daha fazla odaklanabiliyor. Okuyun : Gerçek dünya AI uygulamaları.

3. Öngörülü Analiz Evrimi

İşletmeler, önemli iş stratejilerine ve karar alma süreçlerine Büyük Veri analizini dahil ederek hedeflerine daha hızlı ulaşabilir ve daha iyi bir rekabet avantajına sahip olurlar. Şirketler, büyük verileri analiz etmede çeşitli araçları kullanarak gerçek zamanlı olarak herhangi bir belirli olayın nedenini bulabilir. Tahmini Analiz, verileri analiz ederek yapılan gelecekte neler olabileceğini tahmin etmede çok önemlidir.

İşletmeler artık toplanan verilerden tahmine dayalı analiz kullanarak müşteri davranışlarını tahmin ederek daha akıllı iş stratejileri oluşturabilmektedir. Böylece firmalar mevcut müşteri sayısını elde tutabilmekte ve yeni müşterileri daha iyi hedefleyebilmektedirler.

4. Karanlık Verilerin Buluta Geçişi

Dark Data, dijital formata dönüştürülmemiş veri türüdür. Bu, henüz kullanılmayan geniş bir veri deposudur. Karanlık veriler, işletmeler tarafından daha doğru gelecek tahminlerinde yardımcı olmak için kullanılacak olan tahmine dayalı analiz için buluta taşınacak.

5. Makine Öğrenimi

2020 yılına kadar veri bilimi çalışmalarının %40'ının otomasyon üzerine olacağı tahmin edilmektedir. Makine öğrenimi teknolojisinde hızlı bir büyüme olmuştur ve bu, makine öğreniminde otomasyon için ana faktördür. İşletmeler, yalnızca yetenekli veri analistleri tarafından elde edilemeyen otomasyon ve güçlü makine öğrenimi araçlarının birleşimini akıllıca kullanarak Büyük Veriden akıllı ve benzersiz içgörüler elde edebilir.

6. Düzenlemelerin Yükselişi

GDPR, veri yönetişimi ile ilgili politikalarını değiştirdi ve birçok şirket, hızlı uygulanması nedeniyle uyum sağlamakta zorlanıyor. Bu politikalar ve düzenlemeler, veri güvenliğini, veri işlemeyi, veri işlemeyi ve tüketici profili oluşturmayı etkilemiştir. Artık İşletmelerin bu düzenlemelerin ve politikaların gelecekteki ve mevcut operasyonlar üzerindeki etkisini anlamaları gerekiyor. İşletmeler, Veri Yönetişimi ile ilgili bu kurallar ve düzenlemeler hakkında yeterli bilgiye sahip oldukları için Veri bilimcilerinden yardım alır.

7. Rekabet Gücü

Mevcut teknoloji ile güncel olan bu işletmeler, şimdi ve gelecekte rekabet avantajına sahiptir ve yeni teknolojik eğilime uyum sağlama yetenekleri nedeniyle ayakta kalma olasılıkları daha yüksektir. Teknoloji ve çözümler her zamankinden daha hızlı gelişmeye devam edeceğinden, iyi bir veri analisti olmak için asla tek bir araç setinde, platformda veya teknolojide durmamalısınız. Deneyimli ve yetenekli Veri Bilimi uzmanları için pazarda daha fazla talep olacaktır.

8. Veri Görselleştirme ve Öykü Anlatma

Veri görselleştirme ve hikaye anlatımı her yıl bir sonraki seviyeye ulaşıyor ve birçok şirket geleneksel veri ambarlarından buluta geçiyor. Bulut tabanlı veri platformlarının ve organizasyon içindeki entegrasyon araçlarının artan kullanımı ile veriler daha fazla senkronize edilecektir. Herkes organizasyon içinde gerçeğin yalnızca bir versiyonuna sahip olacağından, hikaye anlatımında daha yüksek doğruluk olacaktır.

9. Veri İşlemleri

Veri hattı daha karmaşık hale geliyor ve şimdi daha da fazla yönetişim ve entegrasyon aracı gerektiriyor. DataOps, daha hızlı büyüyen nispeten yeni bir kavramdır. DataOps, gelişmiş veri kalitesi ve veri analizi, otomatik testlerin uygulanması, incelemenin otomatikleştirilmesi, verilerin analizi, verilerin hazırlanması ve verilerin toplanması sürecidir.

10. Blok Zinciri

Blockchain teknolojisi Bitcoin sayesinde çok popüler hale geldi. Ancak birçok kişi, kripto para birimi dışındaki blockchain uygulamalarını bilmiyor. Blockchain, birçok uygulama çeşidine sahip dünyanın en güvenli defterlerinden biridir. Veri Güvenliği için Blockchain yaygın olarak kullanılacak ve gelecekte kat etmesi gereken çok yol var. Blockchain teknolojisini öğrenmeniz için nedenleri okuyun.

11. Yapay Zeka ve Kuantum Hesaplama

Kuantum hesaplama, günümüzde Google gibi büyük şirketler tarafından çok aktif olarak araştırılan en trend konudur. Şu an itibariyle Google, bir süper bilgisayar tarafından 10 yıllık hesaplamayı bir kuantum bilgisayar tarafından 200 saniyede yapabilen bir Kuantum Bilgisayarı yapmak zorunda olduğunu iddia ediyor. Kuantum hesaplama, makinenin icadından bu yana en önemli kuantum sıçraması olma potansiyeline sahiptir. Tüm bunlar, gelecekte Büyük Veri'nin çok daha hızlı, verimli ve anlaşılır bir şekilde yaygın olarak kullanılacağını göstermektedir.

12. Açıklama Hakkı

Gelecekte otomasyonla ilgili pek çok şey olacak ve otomatik karar verme bunlardan biri olacak. Karar vermeyi tamamen otomatik hale getirmek için açıklanabilir olması gerekir. Yapay Zekada (AI) tam otomatik bir karar vermek için çok önemli olan iki önemli bileşen vardır. Öncelikle Yapay Zeka, etik uygulamaları ve amacı sağlamak için tüm ilkelere, temel değerlere, geçerli düzenlemelere ve temel haklara bağlı kalmalıdır. İkincisi, Yapay zeka teknik olarak güvenilir ve sağlam olmalı, böylece kasıtsız herhangi bir zarara neden olmamalıdır.

Çözüm

Veri biliminin çeşitli uygulamaları ve kullanım durumları vardır. Bu makalenin veri bilimindeki en son trendleri ve faydalarını netleştirdiğini umuyoruz.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, İleri Düzey Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları öğrenin.