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数据科学技术的未来

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数据科学技术的未来

编译: iothome

今天,世界是数据驱动型的,随着越来越多的数据被生成和管理,数据科学的未来似乎越来越光明。 到2020年底,人均生成1.7 MB的数据。 大数据规模巨大,渗透到日常生活的方方面面。 数据隐私也很明显,消费者也开始意识到隐私了。 公司目前正在智能地使用这种智能来有效地访问客户。

展望未来,大数据在推进重要的业务决策中起着重要的作用。 数据科学的趋势定义了现代医疗、金融、政府政策、企业管理、市场营销、制造业和能源领域。 这将导致各行业对熟练数据科学专家的需求增加。

本文展示了一些数据科学的未来趋势。

企业优先采用技术,增加了数据科学的岗位

在组织中,技术的重要性和采用率不断上升,因此IT的职位数量和作用在增加。 根据美国劳动统计局的数据,从2016年到2026年,计算机和信息技术领域的就业机会将增加13%。 这超过了所有其他职业的平均增长率,数据科学的职业机会增加最快。

根据LinkedIn的分析报告,自2012年以来,数据科学岗位的增长率超过了650%。 不可否认的是数据科学家已经成为世界上最必要的工作之一。 企业对大数据的需求推动了对数据科学家的高需求。

根据2018年Gartner调查,分析和业务智能解决方案已成为实现组织目标的最重要技术。 因此,在招募新人才时,他们总是把数据技能列为最受欢迎的要素。

人工智能和机器学习为未来铺平道路

数据科学家必须与一系列新时代的技术合作。 数据科学家面临的最有影响力的技术是人工智能和机器学习。 人工智能已经改善了企业的功能和运营,被认为是最近和长期最有希望的趋势。

在数据科学领域,人工智能使用自动化解决方案搜索大型数据集,获得洞察力,做出更好的业务决策。 德勤( Deloitte )的调查显示,9%的组织认为人工智能( AI )帮助竞争对手超过了自己。

这些新时代技术( AI、机器学习、深度学习等)的优点及其应用的实施引领数据科学的真正未来。 机器学习有助于随着时间的推移统计模型的开发能力并提高其性能。 它消除了遵守编程指令的需要,超越了基本自动化的限制,提供了更深的业务洞察力。

东西方互联网的迅速发展

预计到2020年底,物品的网络投资将达到1兆美元。 这清楚地表明了智能网络化设备的预期增长。 现在控制家电产品的应用和设备是物品互联网的主流例子,但这只是冰山一角。 因为物品的互联网范围更广。 即使用户不理解智能解决方案背后的技术,物品互联网也能在日常生活中发挥作用。 使用智能设备(如Alexa、Cortana和Google Assistant ),在家可以轻松地自动执行任务。 在不久的将来,企业将在数据科学的应用中增加物品的互联网使用,在物品的互联网技术上投资更多。

大数据分析正在进行

许多企业的主要目标都是通过有效的大数据分析来实现的,因为这会给企业带来巨大的竞争优势。 各种工具和技术(如Python )可以用于分析大数据和从数据中获得有意义的见解和模式。

另外,越来越多的公司侧重于确定特定事件发生的时间和原因。 这是预测分析发挥作用的地方,以确定现在的趋势并预测将来。

边缘计算的兴起

传感器将边缘计算推在前端的责任很大。 这一进步在物品互联网的大部分领域继续,接替主流的计算系统。 边缘计算提供了将数据存储在源附近并进行实时分析的机会。

此外,大数据分析需要更大的网络带宽和高端存储设备。 边缘计算为大数据分析提供了有效的替代方案。 由于收集数据的设备数量呈指数增长,越来越多的组织采用边缘计算来解决带宽、延迟和连接问题。

最后,边缘计算与云计算的结合提供了同步的基础实施,从而降低了与数据分析和管理相关的风险。

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