數據科學的未來範圍——學習數據科學的 4 個理由

數據統治著我們生活的世界，事實上，它被稱為 21 世紀的“石油”。 在過去的幾年裡，世界見證了數據的急劇增長和持續增長。 由於社交媒體、智能手機和物聯網的發展，我們今天可以使用的數據量超乎想像。 正如 Alphabet 的 Eric Sc​​hmidt 聲稱的那樣，每 48 小時，我們產生的數據量相當於人類從文明誕生到 15 年前所產生的數據量。 那麼，我們如何才能理解如此大量的數據呢？

什麼是數據科學？

簡單來說，數據科學是數學、編程、統計學、數據分析和機器學習的結合。 通過結合所有這些，數據科學使用先進的算法和科學方法從結構化和非結構化的大型數據集中提取信息和見解。 大數據和機器學習的出現進一步推動了數據科學的發展。 今天，數據科學正被用於各個行業的所有平行領域，包括商業、醫療保健、金融和教育。

數據科學的用途

日常生活中最常見的數據科學用例是推薦引擎。 每當您在亞馬遜或 Netflix 上時，您是否看到那些個性化的推薦內容是“您可能喜歡的東西”？ 嗯，這是數據科學算法跟踪和理解用戶搜索和購買模式，然後策劃定制推薦列表的經典示例。

由於數據是現在統治我們生活的無所不在的力量，因此這個領域的工作正以前所未有的方式蓬勃發展。 大數據工程師、機器學習工程師和數據科學家是領英排名前三的新興職位。 自 2012 年以來，數據科學家的職位增加了 650% 以上，從而使數據科學成為當前最熱門的專業領域之一。 毫不奇怪，來自不同職業領域的專業人士正在提升他們的知識基礎以過渡到新興的數據科學領域。

數據科學的未來範圍

在數字革命出現之前，我們所掌握的數據大多是結構化的，而且規模相對較小。 因此，傳統的 BI 工具足以分析這些小型結構化數據集。 然而，近年來數據的指數增長改變了整個等式。 為何如此？

與傳統數據集（大多是結構化的）相反，今天生成的數據（來自不同來源，如社交媒體、金融交易和日誌、多媒體文件、在線門戶等）大多是半結構化或非結構化的。 目前，全球 80% 以上的數據是非結構化的。

隨著時間的流逝，數據只會繼續增加並添加到已經龐大的數據堆中。 傳統的 BI 工具無法分析如此大量的非結構化數據集——它們需要更先進、更智能的分析工具來存儲、處理和分析數據。 這就是數據科學發揮作用的地方。

隨著越來越多的組織對大數據、人工智能和機器學習開放，對熟練數據科學專業人員的需求不斷增加。 事實上，哈佛商業評論甚至稱讚數據科學家的工作是 21 世紀最性感的工作。

多虧了數據科學，新的和令人興奮的可能性正在打開，不斷改變我們看待周圍世界的方式。 數據科學對改善人類生活的貢獻是巨大的。

例如，當您將智能手機連接到智能設備和 IoT 中心時，即使您不在，您也可以監控房屋內外發生的事情。 由於可以了解個人用戶的品味和偏好並為他們創建推薦列表的高級算法，在線購物變得如此容易。 得益於數據科學的欺詐和風險檢測算法，在線金融交易從未如此安全。

不僅如此，數據科學還為醫療保健行業做出了巨大貢獻。 數據科學算法和應用程序可以在基因組學、藥物開發、醫學圖像分析、遠程監控等領域找到。

由於數據科學仍然是一個不斷發展的領域，因此對它的未來還有很多期待。 讓我們來看看一些令人興奮的數據科學趨勢，這些趨勢可能在不久的將來成為現實：

• 雖然物聯網已經成為連接智能設備的現實，但在未來，我們可能期待成為智能數字網格的一部分——一個應用程序、設備和人員同步工作的連接中心。
• 高級聊天機器人、虛擬現實 (VR) 和增強現實 (AR) 將徹底改變產品營銷和客戶服務。 我們可能期待個性化客戶體驗將包括實時模擬、交互式演示、擬議解決方案的可視化的時代。
• 區塊鏈可能會成為主流——它不僅限於金融領域，而且區塊鏈將應用於醫療保健、銀行、保險和其他行業。
• 自動化 ML 系統和增強分析一起將改變預測分析並將其提升到一個新的水平。 預測分析將進一步幫助改變醫療保健的面貌。
• “數據科學家”的職稱將經歷巨大的轉變，以包括一系列不同的角色。 隨著技術、數據科學和人工智能的不斷進步，數據科學家必須不斷發展以跟上數據科學的動態學習曲線。

這些只是數據科學在未來幾年將帶入我們世界的少數可能性。

為什麼要學習數據科學？

如果上面提到的原因還不足以讓你相信學習數據科學的重要性，那麼這四個原因可能會：

數據是 21 世紀的燃料

根據 Simon Quinton 的說法， “如果分析是引擎，那麼數據就是 21 世紀的燃料。” 如果沒有數據，企業將無法發現有助於簡化業務的有用見解。 畢竟，如果不是數據，那麼所有重要的客戶信息從何而來？ 沒有客戶數據，就不可能提高客戶滿意度或創建個性化推薦列表。

供需悖論。

正如我們之前提到的，對包括數據科學家、ML 和 AI 工程師在內的熟練數據科學專業人員的需求正在上升。 然而，該領域熟練專業人員的供應正在以慢得多的速度攀升。 IBM 堅持認為，到 2020 年，數據科學將佔據所有數字職位的 28%，但不幸的是，由於缺乏有才華的申請人，職位空缺的空缺時間高達 45 天。 此外，IBM 的 The Quant Crunch 報告指出：

“機器學習、大數據和數據科學技能是招聘中最具挑戰性的，如果沒有填補，可能會造成最大的破壞。”

有這麼多數據科學職位空缺，現在是提陞技能並利用黃金機會的時候了！

一個利潤豐厚的高薪職業

數據科學是一個高度先進和獨特的研究領域，毫無疑問，該領域的專業人士賺大錢。 例如，根據 PayScale，印度數據科學家的平均工資為 6,99,928 盧比，數據分析師的平均工資為盧比。 4,04, 924.數據科學中的所有工作角色都有非常相似的薪水等級。 最好的部分——由於數據科學仍在不斷發展，你的職業生涯永遠不會停滯不前。 將有很多機會學習、提陞技能和賺更多的錢。

高度靈活，職位豐富

數據科學是一個多功能領域，在各個行業都有應用，包括醫療保健、銀行、電子商務、商業和諮詢服務。 然而，只有少數人具備在數據科學領域大展拳腳所需的技能。 此外，數據科學工作角色通常具有重疊的技能，這賦予數據科學專業人員一定程度的靈活性和敏捷性。 有很多空缺職位需要填補，但填補這些職位的申請人並不多。

數據科學不僅幫助組織了解他們的目標受眾、市場和與業務相關的風險，而且還幫助他們接近客戶——這一切都在數據的幫助下。 前景廣闊的領域也為有抱負的人提供了巨大的職業機會。 數據科學是一個不飽和、高薪和新興領域，保證了致力於它的專業人士的持續增長和發展。

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