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編譯：iothome

今天，世界是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，隨著越來(lái)越多的數(shù)據(jù)被生成和管理，數(shù)據(jù)科學(xué)的未來(lái)似乎變得光明起來(lái)。到2020年底，平均每個(gè)人每秒將產(chǎn)生1.7 MB數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的規(guī)模是巨大的，它已經(jīng)滲透到日常生活的方方面面。數(shù)據(jù)隱私也變得明朗醒目，同時(shí)消費(fèi)者也越來(lái)越意識(shí)到自己的隱私權(quán)。公司現(xiàn)在正在明智地使用這一智能，以有效地接觸其客戶。

展望未來(lái)，大數(shù)據(jù)將在推動(dòng)關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策方面發(fā)揮重要作用。數(shù)據(jù)科學(xué)趨勢(shì)將定義現(xiàn)代醫(yī)療保健、金融、政府政策、企業(yè)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷、制造業(yè)和能源領(lǐng)域。這將導(dǎo)致各行業(yè)對(duì)熟練數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人員的需求增加。

在本文中，我們將列出一些數(shù)據(jù)科學(xué)的未來(lái)趨勢(shì)。

企業(yè)優(yōu)先采用技術(shù)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)科學(xué)工作崗位增加

在組織中，技術(shù)的重要性和采用率正在不斷上升，這就是IT職位數(shù)量和角色不斷增加的原因所在。根據(jù)美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，在2016年至2026年之間，計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)領(lǐng)域的就業(yè)機(jī)會(huì)將增加13%。這超過(guò)了所有其他職業(yè)的平均增長(zhǎng)率，而數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)機(jī)會(huì)的增長(zhǎng)最為迅猛。

LinkedIn的一份分析報(bào)告顯示，自2012年以來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)崗位的增長(zhǎng)率超過(guò)了650%。不可否認(rèn)，數(shù)據(jù)科學(xué)家已經(jīng)成為全球最需要的工作之一。企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)日益增長(zhǎng)的需求推動(dòng)了對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的高需求。

分析和商業(yè)智能解決方案已成為實(shí)現(xiàn)組織目標(biāo)的最關(guān)鍵技術(shù)(根據(jù)2018年Gartner調(diào)查)。因此，在招聘新人才時(shí)，他們始終將數(shù)據(jù)技能列為最受歡迎的要素。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將為未來(lái)鋪平道路

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要與一系列新時(shí)代技術(shù)協(xié)同工作。數(shù)據(jù)科學(xué)家將遇到的最具影響力的技術(shù)是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。人工智能已經(jīng)在改善企業(yè)功能和運(yùn)營(yíng)，并被認(rèn)為是近期和長(zhǎng)期的一個(gè)最有希望的趨勢(shì)。

在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，人工智能正在使用自動(dòng)化解決方案來(lái)搜索大型數(shù)據(jù)集，以獲取洞察力，從而做出更好的業(yè)務(wù)決策。根據(jù)德勤(Deloitte)的一項(xiàng)調(diào)查，有9%的組織認(rèn)為人工智能(AI)正在幫助他們超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

這些新時(shí)代技術(shù)(如AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí))的優(yōu)勢(shì)及其應(yīng)用的實(shí)施將引領(lǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)的真正未來(lái)。機(jī)器學(xué)習(xí)有助于統(tǒng)計(jì)模型隨著時(shí)間推移開(kāi)發(fā)能力并提高其性能。它還消除了遵循程序化指令的需要，并超越了基本自動(dòng)化的限制，以提供更深入的業(yè)務(wù)洞察力。

物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展

預(yù)計(jì)到2020年底，物聯(lián)網(wǎng)投資將達(dá)到1萬(wàn)億美元。這清楚地表明了智能和連網(wǎng)設(shè)備的預(yù)期增長(zhǎng)?，F(xiàn)有的用于控制家用電器的應(yīng)用和設(shè)備是物聯(lián)網(wǎng)的主流示例，但是，這只是冰山一角而已，因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)的范圍更加廣泛。即使用戶不了解他們所使用的智能解決方案背后的技術(shù)，但物聯(lián)網(wǎng)仍會(huì)在日常生活中發(fā)揮作用。Alexa、Cortana和Google Assistant等智能設(shè)備使我們能夠輕松地在家中自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)。在不久的將來(lái)，企業(yè)將在數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用中增加物聯(lián)網(wǎng)的使用，并在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)上進(jìn)行更多投資。

大數(shù)據(jù)分析正在發(fā)展

企業(yè)的大多數(shù)主要目標(biāo)將通過(guò)有效的大數(shù)據(jù)分析來(lái)實(shí)現(xiàn)，因?yàn)樗梢詾槠髽I(yè)帶來(lái)巨大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。Python等各種工具和技術(shù)可用于分析大數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中得出有意義的見(jiàn)解和模式。

另外，越來(lái)越多的企業(yè)正著重于識(shí)別特定事件發(fā)生的時(shí)間和原因。這是預(yù)測(cè)分析發(fā)揮作用的地方，以確定當(dāng)前趨勢(shì)并預(yù)測(cè)未來(lái)。

邊緣計(jì)算的興起

傳感器在很大程度上負(fù)責(zé)將邊緣計(jì)算推到前沿。這種進(jìn)步將在物聯(lián)網(wǎng)的大部分領(lǐng)域繼續(xù)，并將接管主流計(jì)算系統(tǒng)。邊緣計(jì)算提供了將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在源附近，并進(jìn)行實(shí)時(shí)分析的機(jī)會(huì)。

此外，大數(shù)據(jù)分析需要更大的網(wǎng)絡(luò)帶寬和高端存儲(chǔ)設(shè)備。邊緣計(jì)算為大數(shù)據(jù)分析提供了一個(gè)有效的替代方案。收集數(shù)據(jù)的設(shè)備數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，因此，越來(lái)越多的組織采用邊緣計(jì)算來(lái)解決與帶寬、延遲和連接性相關(guān)的問(wèn)題。

最后，將邊緣計(jì)算與云計(jì)算相結(jié)合將提供同步的基礎(chǔ)實(shí)施，從而降低與數(shù)據(jù)分析和管理相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。