2020年数据科学的趋势

随着公司越来越多地寻求快速，高效，低成本和创新的方式来使用其拥有的大数据，人工智能(AI)和机器学习(ML)正经历着巨大的增长。 为了有效地部署这些技术，公司团队必须紧跟数据科学的最新趋势。

如今，"数据科学"一词涵盖了人工智能，机器学习，物联网和深度学习等领域。 简而言之，它是数据推理，算法计算和分析的组合，可帮助解决复杂的业务问题。 数据科学还帮助公司使用高级工具和技术来自动化与原始数据的提取，分析和表示有关的复杂业务流程。 随着技术的飞速发展和超高速数据的生成，保持最新状态并能够预测未来趋势至关重要。 以下是公司应准备应对的五种主要数据科学趋势。 他们将在2020年及以后将业务提升到新的高度。

1.人工智能在商业中的加速

在过去的几年中，人工智能已逐渐成为大小企业的主流技术，并且有各种迹象表明，这种趋势将在未来几年继续发展。 今天，我们仍处于使用人工智能的早期阶段，但是到2020年底，我们很可能会看到人工智能在科学和商业领域的更高级应用。 推动这种快速增长的是，人工智能使企业级公司能够显着提高其业务流程和运营的效率。 人工智能还为管理客户和客户数据带来了巨大的进步。

对于一些财务和人力资源有限的公司而言，人工智能技术的部署仍将是一个挑战，但是对于那些愿意投资的公司，使用人工智能，机器学习和其他技术开发的高级应用程序将获得明显的收益，这些技术将发生深刻的变化 我们的工作方式。

自动化机器学习是另一个趋势，它将在未来几个月内取得重大进展，因为它有助于通过改进数据管理来转变数据科学。 这将推动对有抱负的数据科学家进行更专业的培训，以帮助他们理解和努力实施深度学习。

2.物联网的快速发展

根据专家的报告，到今年年底，对物联网技术的投资预计将达到1万亿美元，这清楚地表明了智能和互联设备的预期增长。 许多人已经开始使用应用程序和设备来控制家用电器，例如火炉，冰箱，空调和电视。 这些都是主流物联网技术的示例，即使最终用户不了解其背后的技术。 公司使用这些设备及其业务应用程序并开始对该技术进行更多投资只是时间问题。 最可能的进展将出现在制造业中，例如应用物联网优化工厂车间。

3.大数据分析的发展

不可否认，有效的大数据分析可以帮助公司获得重大的竞争优势，并帮助公司实现其主要目标。 如今，公司使用不同的工具和技术来分析其大数据。 此外，我们看到越来越多的公司专注于找出某些时事背后的原因。 在这里，预测分析将发挥重要作用。 它可以帮助公司识别趋势并预测未来可能发生的情况。 例如，使用预测分析可根据客户的购买或浏览历史来识别他们的兴趣; 销售和营销专业人士可以分析这些模式，制定更有针对性的战略，以吸引新客户和提高现有客户的保留率; 一些公司还根据社区需求使用预测模型进行库存管理。

4.边缘计算的兴起

如今，传感器极大地促进了边缘计算的发展。 这种进步将继续归因于物联网的发展，因为它将接管主流计算系统的增长。 这项技术为公司提供了将数据存储在数据源附近并使用实时功能进行分析的机会。 边缘计算还为需要高端存储设备和更大网络带宽空间的大数据分析提供了有效的替代方法。 随着收集数据的设备和传感器数量成倍增长，越来越多的公司采用边缘计算，因为它可以解决与带宽，延迟和连接性有关的问题。 此外，边缘计算和云技术的结合提供了一个同步的基础架构，可以最大限度地减少和减轻与数据分析和管理相关的风险。

5.对数据科学安全专业人员的需求不断增长