您需要注意的 12 個最熱門的數據科學趨勢

每年我們都在見證人工智能（AI）的蓬勃發展，現在有許多基於人工智能的創業公司。 到目前為止，每個人都清楚數據科學是一個解決問題的領域。

隨著數據無處不在，以更好的方式使用數據的科學正變得越來越重要。 只需在任何工作門戶網站上進行工作搜索，就可以在數據科學領域找到大量工作機會。 現在讓我們討論數據科學的最新趨勢。

2019 年頂級數據科學最新趨勢

1、物聯網產業快速發展

據國際數據公司 (IDC) 估計，到 2022 年，全球物聯網技術支出將超過 1 萬億美元，年增長率為 13.6%。 愛立信還預測，到 2023 年，蜂窩行業的物聯網將達到 35 億美元，年增長率為 30%。

現在，我們只需使用智能手機就可以控制我們的空調、電視等家用電器，這已經成為一種普遍的事情，而這正是因為物聯網才成為可能的。 由於物聯網設備（例如 Microsoft Cortana 和 Google Assistant 等智能設備）的快速增長趨勢，許多公司現在都在投資技術開發，以實現家中日常事務的自動化。

所有這些快速的技術發展將導致大量的數據收集，這也將導致找到以適當和更好的方式管理和分析數據的更好方法。 這將在數據科學領域以及對數據科學家產生巨大的需求。

2. 人工智能的可訪問性

通過使用人工智能或人工智能，小型和大型公司都能夠非常有效地改進和增強其整體業務流程。 人工智能可以以比人類更精確、更快速的方式執行更複雜的任務。

關於人工智能的另一個最好的部分是它消除了任何人為錯誤的機會。 它還改進了整個工作流程。 人類現在能夠投入時間並更多地專注於關鍵任務，從而提高他們的服務質量。 閱讀：真實世界的 AI 應用程序。

3. 預測分析演變

通過將大數據分析納入其關鍵業務戰略和決策制定，企業可以更快地實現目標並擁有更好的競爭優勢。 公司可以通過使用各種工具分析大數據，實時找到任何特定事件的原因。 預測分析對於預測未來可能發生的事情非常重要，這是通過分析數據來完成的。

企業現在能夠通過對收集的數據進行預測分析來預測客戶行為，從而製定更智能的業務戰略。 因此，公司可以保留現有客戶數量，並以更好的方式瞄準新客戶。

4. 暗數據上雲

暗數據是未轉換為數字格式的數據類型。 這是一個尚未開發的龐大數據庫。 暗數據將被遷移到雲端進行預測分析，企業將使用這些數據來幫助他們進行更準確的未來預測。

5.機器學習

預計到 2020 年，40% 的數據科學工作將集中在自動化上。機器學習技術發展迅速，這是機器學習自動化的主要因素。 企業可以巧妙地結合使用自動化和強大的機器學習工具，從大數據中提取智能和獨特的見解，而這些工具僅靠熟練的數據分析師是無法獲得的。

6. 法規的興起

GDPR 已經改變了與數據治理相關的政策，由於其快速實施，許多公司都在努力遵守。 這些政策和法規影響了數據安全、數據處理、數據處理和消費者分析。 現在，企業需要了解這些法規和政策對未來和當前運營的影響。 企業需要數據科學家的幫助，因為他們對這些與數據治理相關的規則和法規有適當的了解。

7. 競爭優勢

那些與當前技術保持同步的企業在現在和未來都具有競爭優勢，並且由於它們對新技術趨勢的適應性而更有可能維持下去。 要成為一名優秀的數據分析師，永遠不要停留在一個工具集、平台或技術上，因為技術和解決方案將以前所未有的速度不斷發展。 市場對經驗豐富且技術嫻熟的數據科學專業人士的需求將會增加。

8. 數據可視化和講故事

數據可視化和講故事每年都在達到一個新的水平，許多公司正在從傳統的數據倉庫遷移到雲。 隨著組織內越來越多地使用基於雲的數據平台和集成工具，數據將更加同步。 講故事的準確性會更高，因為組織內每個人都只有一個版本的真相。

9. 數據運維

數據管道變得越來越複雜，現在它需要更多的治理和集成工具。 DataOps 是一個相對較新的概念，發展速度更快。 DataOps 是一個提供更高質量的數據和數據分析、實施自動化測試、自動化檢查、數據分析、數據準備和數據收集的過程。

10. 區塊鏈

由於比特幣，區塊鏈技術變得非常流行。 但是很多人不知道區塊鏈在加密貨幣以外的應用。 區塊鍊是世界上最安全的分類帳之一，具有多種應用。 在數據安全方面，區塊鏈將被廣泛使用，未來還有很長的路要走。 了解您應該學習區塊鏈技術的原因。

11. 人工智能與量子計算

量子計算是當今最熱門的話題，谷歌等大公司正在積極研究。 截至目前，谷歌聲稱必須建造一台量子計算機，它可以在 200 秒內完成一台超級計算機 10 年的計算。 量子計算有可能成為自機器本身發明以來最重要的量子飛躍。 所有這些都表明未來大數據將以更快、更有效和更直接的方式廣泛使用。

12. 解釋權

未來，很多事情都將與自動化有關，而自動化決策將是其中之一。 為了使決策完全自動化，它必須是可解釋的。 人工智能 (AI) 中有兩個重要組成部分，這對於做出完全自動化的決策非常重要。 首先，人工智能應遵守所有原則、核心價值觀、適用法規和基本權利，以確保道德實踐和目的。 其次，人工智能在技術上應該是可靠和強大的，以免造成任何無意的傷害。

結論

數據科學有各種各樣的應用程序和用例。 我們希望這篇文章能夠闡明數據科學的最新趨勢及其好處。

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