Технологии постоянно развиваются, и мы тоже. В ближайшие несколько лет произойдет массовый рост искусственного интеллекта и машинного обучения. Уже имеется значительный объем данных, которыми необходимо управлять, и благодаря новым технологическим достижениям мы можем использовать большие данные разными способами. Для этого нам нужно быть в курсе 5 основных тенденций науки о данных в 2020 году.
Наука о данных охватывает множество тем, включая глубокое обучение, Интернет вещей, искусственный интеллект и т. д. Мы можем сказать, что наука о данных не является одним термином или может решать множество бизнес-задач, включая вычисление алгоритмов, анализ, сочетание вывода данных и технологий.
Он также предоставляет компаниям передовые инструменты и технологии, помогающие им автоматизировать сложные бизнес-процессы, связанные с извлечением, анализом и представлением необработанных данных. Поскольку в технической сфере происходит так много всего, а данные генерируются быстро, важно знать последние и будущие тенденции в науке о данных.
Чтобы держать вас в курсе тенденций науки о данных, мы составили список из пяти наиболее важных тенденций науки о данных, которые должны помочь вашему бизнесу добиться успеха.
1. ДОСТУП К ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ.
Искусственный интеллект стал распространенной технологией для малого и крупного бизнеса, и в ближайшие несколько лет он будет процветать. Мы находимся на ранних этапах использования технологии искусственного интеллекта, но в 2020 году мы увидим более продвинутое использование этой технологии. В чем причина быстрого роста ИИ? Причина в том, что компании могут улучшить все свои бизнес-процессы и данные о клиентах с помощью ИИ.
Хотя использование ИИ остается проблемой для многих, не так просто исследовать эволюцию этой технологии. В 2020 году мы найдем более продвинутые приложения, разработанные с использованием ИИ, машинного обучения и других технологий, которые могут улучшить нашу работу. Еще одна тенденция, завоевавшая рынок, — автоматизированное машинное обучение, которое поможет трансформировать науку о данных за счет лучшего управления данными. Поэтому вам может потребоваться специальная подготовка для выполнения глубокого обучения.
2. БЫСТРЫЙ РОСТ IoT
Согласно отчету IDC, ожидается, что к концу 2020 года инвестиции в технологию IoT достигнут 1 триллиона долларов, что свидетельствует о росте интеллектуальных и подключенных устройств. Даже в 2019 году мы использовали приложения и устройства, которые мы можем использовать для управления нашими бытовыми приборами, такими как кондиционер, телевизор и т. д. Большинство из вас, возможно, уже не знают об этом, поскольку это возможно только через Интернет вещей.
IoT постоянно привлекает внимание пользователей. Если вы когда-либо сталкивались с интеллектуальными устройствами, такими как Google Assistant и Microsoft Cortana, которые мы можем использовать для автоматизации обычных вещей, то вы познакомитесь с мощью Интернета вещей. Это побудит компании инвестировать в эту технологию, особенно в разработку смартфонов, где чаще всего используется IoT.
3. БЫСТРЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ В АНАЛИТИКЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ
Когда мы говорим о науке о данных, мы не можем игнорировать большие данные. Большинство компаний используют большие данные для достижения своих бизнес-целей. Многие предприятия используют различные инструменты для анализа данных; в основном используется python.
Предприятия также сосредотачиваются на прогнозном анализе, который помогает им создавать более разумные стратегии для своего бизнеса. Предиктивный анализ поможет вам определить интересы ваших клиентов на основе их истории просмотров и их покупок. В зависимости от этого вы можете создавать стратегии для своего бизнеса.
4. ПОГРАНИЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ БУДУТ РАЗВИВАТЬСЯ
Расчет кромки в настоящее время управляется датчиками. Однако с ростом IoT периферийные вычисления заменят традиционные облачные системы. Пограничные вычисления позволяют компаниям хранить потоковые данные рядом с источниками данных, чтобы их можно было анализировать в режиме реального времени. Он также является отличной альтернативой аналитике больших данных, для которой требуются высокопроизводительные устройства хранения и более высокая пропускная способность сети.
Поскольку количество устройств и датчиков для сбора данных быстро растет, компании обращаются к передовым вычислениям, поскольку они могут решить проблемы с пропускной способностью, задержкой и подключением. В сочетании с облачными технологиями граничные вычисления могут обеспечить синхронизированную структуру, помогающую минимизировать риски, связанные с анализом данных и управлением ими.
5. СПЕЦИАЛИСТЫ ПО БЕЗОПАСНОСТИ ДАННЫХ
Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения создаст множество новых ролей в отрасли. Специалисты по безопасности данных будут пользоваться большим спросом. Поскольку искусственный интеллект и машинное обучение полностью зависят от данных и должны эффективно обрабатывать эти данные, специалисты по данным должны обладать специальными знаниями в области науки о данных, а также навыками работы с компьютером.
Хотя на корпоративном рынке уже есть доступ к большому количеству специалистов в области науки о данных и ИТ, все еще существует потребность в более профессиональных специалистах по безопасности данных, которые могут безопасно обрабатывать данные клиентов. Для этого специалисты по безопасности данных должны быть знакомы с новейшими технологиями в области науки о данных или анализа больших данных. Например, Python — один из наиболее часто используемых языков в науке о данных и анализе данных. Итак, если вы хорошо знаете концепции Python, вы можете решать проблемы, связанные с безопасностью науки о данных.
