您需要注意的 12 个最热门的数据科学趋势

每年我们都在见证人工智能（AI）的蓬勃发展，现在有许多基于人工智能的创业公司。 到目前为止，每个人都清楚数据科学是一个解决问题的领域。

随着数据无处不在，以更好的方式使用数据的科学正变得越来越重要。 只需在任何工作门户网站上进行工作搜索，就可以在数据科学领域找到大量工作机会。 现在让我们讨论数据科学的最新趋势。

2019 年顶级数据科学最新趋势

1、物联网产业快速发展

据国际数据公司 (IDC) 估计，到 2022 年，全球物联网技术支出将超过 1 万亿美元，年增长率为 13.6%。 爱立信还预测，到 2023 年，蜂窝行业的物联网将达到 35 亿美元，年增长率为 30%。

现在，我们只需使用智能手机就可以控制我们的空调、电视等家用电器，这已经成为一种普遍的事情，而这正是因为物联网才成为可能的。 由于物联网设备（例如 Microsoft Cortana 和 Google Assistant 等智能设备）的快速增长趋势，许多公司现在都在投资技术开发，以实现家中日常事务的自动化。

所有这些快速的技术发展将导致大量的数据收集，这也将导致找到以适当和更好的方式管理和分析数据的更好方法。 这将在数​​据科学领域以及对数据科学家产生巨大的需求。

2. 人工智能的可访问性

通过使用人工智能或人工智能，小型和大型公司都能够非常有效地改进和增强其整体业务流程。 人工智能可以以比人类更精确、更快速的方式执行更复杂的任务。

关于人工智能的另一个最好的部分是它消除了任何人为错误的机会。 它还改进了整个工作流程。 人类现在能够投入时间并更多地专注于关键任务，从而提高他们的服务质量。 阅读：真实世界的 AI 应用程序。

3. 预测分析演变

通过将大数据分析纳入其关键业务战略和决策制定，企业可以更快地实现目标并拥有更好的竞争优势。 公司可以通过使用各种工具分析大数据，实时找到任何特定事件的原因。 预测分析对于预测未来可能发生的事情非常重要，这是通过分析数据来完成的。

企业现在能够通过对收集的数据进行预测分析来预测客户行为，从而制定更智能的业务战略。 因此，公司可以保留现有客户数量，并以更好的方式瞄准新客户。

4. 暗数据上云

暗数据是未转换为数字格式的数据类型。 这是一个尚未开发的庞大数据库。 暗数据将被迁移到云端进行预测分析，企业将使用这些数据来帮助他们进行更准确的未来预测。

5.机器学习

预计到 2020 年，40% 的数据科学工作将集中在自动化上。机器学习技术发展迅速，这是机器学习自动化的主要因素。 企业可以巧妙地结合使用自动化和强大的机器学习工具，从大数据中提取智能和独特的见解，而这些工具仅靠熟练的数据分析师是无法获得的。

6. 法规的兴起

GDPR 已经改变了与数据治理相关的政策，由于其快速实施，许多公司都在努力遵守。 这些政策和法规影响了数据安全、数据处理、数据处理和消费者分析。 现在，企业需要了解这些法规和政策对未来和当前运营的影响。 企业需要数据科学家的帮助，因为他们对这些与数据治理相关的规则和法规有适当的了解。

7. 竞争优势

那些与当前技术保持同步的企业在现在和未来都具有竞争优势，并且由于它们对新技术趋势的适应性而更有可能维持下去。 要成为一名优秀的数据分析师，永远不要停留在一个工具集、平台或技术上，因为技术和解决方案将以前所未有的速度不断发展。 市场对经验丰富且技术娴熟的数据科学专业人士的需求将会增加。

8. 数据可视化和讲故事

数据可视化和讲故事每年都在达到一个新的水平，许多公司正在从传统的数据仓库迁移到云。 随着组织内越来越多地使用基于云的数据平台和集成工具，数据将更加同步。 讲故事的准确性会更高，因为组织内每个人都只有一个版本的真相。

9. 数据运维

数据管道变得越来越复杂，现在它需要更多的治理和集成工具。 DataOps 是一个相对较新的概念，发展速度更快。 DataOps 是一个提供更高质量的数据和数据分析、实施自动化测试、自动化检查、数据分析、数据准备和数据收集的过程。

10. 区块链

由于比特币，区块链技术变得非常流行。 但是很多人不知道区块链在加密货币以外的应用。 区块链是世界上最安全的分类帐之一，具有多种应用。 在数据安全方面，区块链将被广泛使用，未来还有很长的路要走。 了解您应该学习区块链技术的原因。

11. 人工智能与量子计算

量子计算是当今最热门的话题，谷歌等大公司正在积极研究。 截至目前，谷歌声称必须建造一台量子计算机，它可以在 200 秒内完成一台超级计算机 10 年的计算。 量子计算有可能成为自机器本身发明以来最重要的量子飞跃。 所有这些都表明未来大数据将以更快、更有效和更直接的方式广泛使用。

12. 解释权

未来，很多事情都将与自动化有关，而自动化决策将是其中之一。 为了使决策完全自动化，它必须是可解释的。 人工智能 (AI) 中有两个重要组成部分，这对于做出完全自动化的决策非常重要。 首先，人工智能应遵守所有原则、核心价值观、适用法规和基本权利，以确保道德实践和目的。 其次，人工智能在技术上应该是可靠和强大的，以免造成任何无意的伤害。

结论

数据科学有各种各样的应用程序和用例。 我们希望这篇文章能够阐明数据科学的最新趋势及其好处。

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