隨著公司越來越多地尋求快速，高效，低成本和創(chuàng)新的方式來使用其擁有的大數(shù)據(jù)，人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)正經(jīng)歷著巨大的增長。 為了有效地部署這些技術(shù)，公司團(tuán)隊必須緊跟數(shù)據(jù)科學(xué)的最新趨勢。

如今，"數(shù)據(jù)科學(xué)"一詞涵蓋了人工智能，機器學(xué)習(xí)，物聯(lián)網(wǎng)和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 簡而言之，它是數(shù)據(jù)推理，算法計算和分析的組合，可幫助解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題。 數(shù)據(jù)科學(xué)還幫助公司使用高級工具和技術(shù)來自動化與原始數(shù)據(jù)的提取，分析和表示有關(guān)的復(fù)雜業(yè)務(wù)流程。 隨著技術(shù)的飛速發(fā)展和超高速數(shù)據(jù)的生成，保持最新狀態(tài)并能夠預(yù)測未來趨勢至關(guān)重要。 以下是公司應(yīng)準(zhǔn)備應(yīng)對的五種主要數(shù)據(jù)科學(xué)趨勢。 他們將在2020年及以后將業(yè)務(wù)提升到新的高度。

1.人工智能在商業(yè)中的加速

在過去的幾年中，人工智能已逐漸成為大小企業(yè)的主流技術(shù)，并且有各種跡象表明，這種趨勢將在未來幾年繼續(xù)發(fā)展。 今天，我們?nèi)蕴幱谑褂萌斯ぶ悄艿脑缙陔A段，但是到2020年底，我們很可能會看到人工智能在科學(xué)和商業(yè)領(lǐng)域的更高級應(yīng)用。 推動這種快速增長的是，人工智能使企業(yè)級公司能夠顯著提高其業(yè)務(wù)流程和運營的效率。 人工智能還為管理客戶和客戶數(shù)據(jù)帶來了巨大的進(jìn)步。

對于一些財務(wù)和人力資源有限的公司而言，人工智能技術(shù)的部署仍將是一個挑戰(zhàn)，但是對于那些愿意投資的公司，使用人工智能，機器學(xué)習(xí)和其他技術(shù)開發(fā)的高級應(yīng)用程序?qū)@得明顯的收益，這些技術(shù)將發(fā)生深刻的變化 我們的工作方式。

自動化機器學(xué)習(xí)是另一個趨勢，它將在未來幾個月內(nèi)取得重大進(jìn)展，因為它有助于通過改進(jìn)數(shù)據(jù)管理來轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)科學(xué)。 這將推動對有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行更專業(yè)的培訓(xùn)，以幫助他們理解和努力實施深度學(xué)習(xí)。

2.物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展

根據(jù)專家的報告，到今年年底，對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的投資預(yù)計將達(dá)到1萬億美元，這清楚地表明了智能和互聯(lián)設(shè)備的預(yù)期增長。 許多人已經(jīng)開始使用應(yīng)用程序和設(shè)備來控制家用電器，例如火爐，冰箱，空調(diào)和電視。 這些都是主流物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的示例，即使最終用戶不了解其背后的技術(shù)。 公司使用這些設(shè)備及其業(yè)務(wù)應(yīng)用程序并開始對該技術(shù)進(jìn)行更多投資只是時間問題。 最可能的進(jìn)展將出現(xiàn)在制造業(yè)中，例如應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化工廠車間。

3.大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展

不可否認(rèn)，有效的大數(shù)據(jù)分析可以幫助公司獲得重大的競爭優(yōu)勢，并幫助公司實現(xiàn)其主要目標(biāo)。 如今，公司使用不同的工具和技術(shù)來分析其大數(shù)據(jù)。 此外，我們看到越來越多的公司專注于找出某些時事背后的原因。 在這里，預(yù)測分析將發(fā)揮重要作用。 它可以幫助公司識別趨勢并預(yù)測未來可能發(fā)生的情況。 例如，使用預(yù)測分析可根據(jù)客戶的購買或瀏覽歷史來識別他們的興趣; 銷售和營銷專業(yè)人士可以分析這些模式，制定更有針對性的戰(zhàn)略，以吸引新客戶和提高現(xiàn)有客戶的保留率; 一些公司還根據(jù)社區(qū)需求使用預(yù)測模型進(jìn)行庫存管理。

4.邊緣計算的興起

如今，傳感器極大地促進(jìn)了邊緣計算的發(fā)展。 這種進(jìn)步將繼續(xù)歸因于物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，因為它將接管主流計算系統(tǒng)的增長。 這項技術(shù)為公司提供了將數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)源附近并使用實時功能進(jìn)行分析的機會。 邊緣計算還為需要高端存儲設(shè)備和更大網(wǎng)絡(luò)帶寬空間的大數(shù)據(jù)分析提供了有效的替代方法。 隨著收集數(shù)據(jù)的設(shè)備和傳感器數(shù)量成倍增長，越來越多的公司采用邊緣計算，因為它可以解決與帶寬，延遲和連接性有關(guān)的問題。 此外，邊緣計算和云技術(shù)的結(jié)合提供了一個同步的基礎(chǔ)架構(gòu)，可以最大限度地減少和減輕與數(shù)據(jù)分析和管理相關(guān)的風(fēng)險。

5.對數(shù)據(jù)科學(xué)安全專業(yè)人員的需求不斷增長

人工智能和機器學(xué)習(xí)的采用無疑將在IT和高科技行業(yè)中創(chuàng)造許多新角色。 因此，對數(shù)據(jù)科學(xué)安全專業(yè)人員的需求將很大。 商業(yè)市場上已經(jīng)有許多精通人工智能，機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)和計算機科學(xué)的專家，但仍然需要能夠為客戶安全地分析和處理數(shù)據(jù)的專業(yè)數(shù)據(jù)安全專家。 要執(zhí)行這些功能，數(shù)據(jù)安全科學(xué)家必須精通最新技術(shù)，例如Python和其他在數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析中最常用的語言。

數(shù)據(jù)科學(xué)是所有行業(yè)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之一。 這就是采用這些技術(shù)的公司必須緊跟最新技術(shù)趨勢的原因。 以上五種數(shù)據(jù)科學(xué)趨勢無疑將在2020年占主導(dǎo)地位。掌握這些技術(shù)將有助于分析需要改進(jìn)業(yè)務(wù)流程的地方，以便在部署這些技術(shù)時實現(xiàn)最大的增長和投資回報。