数据科学的未来范围——学习数据科学的 4 个理由

数据统治着我们生活的世界，事实上，它被称为 21 世纪的“石油”。 在过去的几年里，世界见证了数据的急剧增长和持续增长。 由于社交媒体、智能手机和物联网的发展，我们今天可以使用的数据量超乎想象。 正如 Alphabet 的 Eric Sc​​hmidt 声称的那样，每 48 小时，我们产生的数据量相当于人类从文明诞生到 15 年前所产生的数据量。 那么，我们如何才能理解如此大量的数据呢？

什么是数据科学？

简单来说，数据科学是数学、编程、统计学、数据分析和机器学习的结合。 通过结合所有这些，数据科学使用先进的算法和科学方法从结构化和非结构化的大型数据集中提取信息和见解。 大数据和机器学习的出现进一步推动了数据科学的发展。 今天，数据科学正被用于各个行业的所有平行领域，包括商业、医疗保健、金融和教育。

数据科学的用途

日常生活中最常见的数据科学用例是推荐引擎。 每当您在亚马逊或 Netflix 上时，您是否看到那些个性化的推荐内容是“您可能喜欢的东西”？ 嗯，这是数据科学算法跟踪和理解用户搜索和购买模式，然后策划定制推荐列表的经典示例。

由于数据是现在统治我们生活的无所不在的力量，因此这个领域的工作正以前所未有的方式蓬勃发展。 大数据工程师、机器学习工程师和数据科学家是领英排名前三的新兴职位。 自 2012 年以来，数据科学家的职位增加了 650% 以上，从而使数据科学成为当前最热门的专业领域之一。 毫不奇怪，来自不同职业领域的专业人士正在提升他们的知识基础以过渡到新兴的数据科学领域。

数据科学的未来范围

在数字革命出现之前，我们所掌握的数据大多是结构化的，而且规模相对较小。 因此，传统的 BI 工具足以分析这些小型结构化数据集。 然而，近年来数据的指数增长改变了整个等式。 为何如此？

与传统数据集（大多是结构化的）相反，今天生成的数据（来自不同来源，如社交媒体、金融交易和日志、多媒体文件、在线门户等）大多是半结构化或非结构化的。 目前，全球 80% 以上的数据是非结构化的。

随着时间的流逝，数据只会继续增加并添加到已经庞大的数据堆中。 传统的 BI 工具无法分析如此大量的非结构化数据集——它们需要更先进、更智能的分析工具来存储、处理和分析数据。 这就是数据科学发挥作用的地方。

随着越来越多的组织对大数据、人工智能和机器学习开放，对熟练数据科学专业人员的需求不断增加。 事实上，哈佛商业评论甚至称赞数据科学家的工作是 21 世纪最性感的工作。

多亏了数据科学，新的和令人兴奋的可能性正在打开，不断改变我们看待周围世界的方式。 数据科学对改善人类生活的贡献是巨大的。

例如，当您将智能手机连接到智能设备和 IoT 中心时，即使您不在，您也可以监控房屋内外发生的事情。 由于可以了解个人用户的品味和偏好并为他们创建推荐列表的高级算法，在线购物变得如此容易。 得益于数据科学的欺诈和风险检测算法，在线金融交易从未如此安全。

不仅如此，数据科学还为医疗保健行业做出了巨大贡献。 数据科学算法和应用程序可以在基因组学、药物开发、医学图像分析、远程监控等领域找到。

由于数据科学仍然是一个不断发展的领域，因此对它的未来还有很多期待。 让我们来看看一些令人兴奋的数据科学趋势，这些趋势可能在不久的将来成为现实：

• 虽然物联网已经成为连接智能设备的现实，但在未来，我们可能期待成为智能数字网格的一部分——一个应用程序、设备和人员同步工作的连接中心。
• 高级聊天机器人、虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 将彻底改变产品营销和客户服务。 我们可能期待个性化客户体验将包括实时模拟、交互式演示、拟议解决方案的可视化的时代。
• 区块链可能会成为主流——它不仅限于金融领域，而且区块链将应用于医疗保健、银行、保险和其他行业。
• 自动化 ML 系统和增强分析一起将改变预测分析并将其提升到一个新的水平。 预测分析将进一步帮助改变医疗保健的面貌。
• “数据科学家”的职称将经历巨大的转变，以包括一系列不同的角色。 随着技术、数据科学和人工智能的不断进步，数据科学家必须不断发展以跟上数据科学的动态学习曲线。

这些只是数据科学在未来几年将带入我们世界的少数可能性。

为什么要学习数据科学？

如果上面提到的原因还不足以让你相信学习数据科学的重要性，那么这四个原因可能会：

数据是 21 世纪的燃料

根据 Simon Quinton 的说法， “如果分析是引擎，那么数据就是 21 世纪的燃料。” 如果没有数据，企业将无法发现有助于简化业务的有用见解。 毕竟，如果不是数据，那么所有重要的客户信息从何而来？ 没有客户数据，就不可能提高客户满意度或创建个性化推荐列表。

供需悖论。

正如我们之前提到的，对包括数据科学家、ML 和 AI 工程师在内的熟练数据科学专业人员的需求正在上升。 然而，该领域熟练专业人员的供应正在以慢得多的速度攀升。 IBM 坚持认为，到 2020 年，数据科学将占所有数字职位的 28%，但不幸的是，由于缺乏有才华的申请人，职位空缺的空缺时间高达 45 天。 此外，IBM 的 The Quant Crunch 报告指出：

“机器学习、大数据和数据科学技能是招聘中最具挑战性的，如果没有填补，可能会造成最大的破坏。”

有这么多数据科学职位空缺，现在是提升技能并利用黄金机会的时候了！

一个利润丰厚的高薪职业

数据科学是一个高度先进和独特的研究领域，毫无疑问，该领域的专业人士赚大钱。 例如，根据 PayScale，印度数据科学家的平均工资为 6,99,928 卢比，数据分析师的平均工资为卢比。 4,04, 924.数据科学中的所有工作角色都有非常相似的薪水等级。 最好的部分——由于数据科学仍在不断发展，你的职业生涯永远不会停滞不前。 将有很多机会学习、提升技能和赚更多的钱。

高度灵活，职位丰富

数据科学是一个多功能领域，在各个行业都有应用，包括医疗保健、银行、电子商务、商业和咨询服务。 然而，只有少数人具备在数据科学领域大展拳脚所需的技能。 此外，数据科学工作角色通常具有重叠的技能，这赋予数据科学专业人员一定程度的灵活性和敏捷性。 有很多空缺职位需要填补，但填补这些职位的申请人并不多。

数据科学不仅帮助组织了解他们的目标受众、市场和与业务相关的风险，而且还帮助他们接近客户——这一切都在数据的帮助下。 前景广阔的领域也为有抱负的人提供了巨大的职业机会。 数据科学是一个不饱和、高薪和新兴领域，保证了致力于它的专业人士的持续增长和发展。

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