如今，“數(shù)據(jù)科學”一詞涵蓋了人工智能(AI)、機器學習(ML)、物聯(lián)網(wǎng)、深度學習等新興技術。簡而言之，它是數(shù)據(jù)推斷、算法計算、分析和技術的結合，有助于解決復雜的業(yè)務問題。

數(shù)據(jù)科學可以幫助企業(yè)使用先進工具和技術實現(xiàn)與提取、分析、呈現(xiàn)原始數(shù)據(jù)相關的復雜業(yè)務流程的自動化。隨著技術的飛速發(fā)展和數(shù)據(jù)以驚人的速度生成，保持最新狀態(tài)并能夠預測未來趨勢至關重要。

數(shù)據(jù)科學學習平臺開發(fā)商DataCamp公司首席執(zhí)行官Martijn Theuwissen在發(fā)表的一篇文章中指出，企業(yè)應該為五大數(shù)據(jù)科學趨勢做好準備，并將在2020年及以后將業(yè)務推向新的高度。

數(shù)據(jù)點1：人工智能加速業(yè)務發(fā)展

在過去的幾年中，人工智能已逐漸被各種規(guī)模的企業(yè)采用，并已成為主流技術。并且有各種跡象表明，在未來幾年里，人工智能還會繼續(xù)發(fā)展下去。如今正處于使用人工智能的起步階段，到2020年底，很可能看到人工智能在科學領域和商業(yè)行業(yè)中的更高級應用。推動這一快速增長的因素是，人工智能使企業(yè)能夠顯著提高其業(yè)務流程和運營的有效性和效率。人工智能在管理客戶和客戶數(shù)據(jù)方面也取得了巨大進步。

對于一些財務和人力資源有限的企業(yè)而言，部署人工智能技術將繼續(xù)面臨挑戰(zhàn)，但是對于那些愿意進行投資的企業(yè)來說，回報最明顯的是使用人工智能開發(fā)的高級應用程序以及機器學習和其他技術所帶來的回報改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞健?/span>

自動化機器學習是另一個趨勢，它將在未來幾個月內(nèi)取得重大進展，因為它有助于通過改進數(shù)據(jù)管理來轉變數(shù)據(jù)科學。這將推動對有抱負的數(shù)據(jù)科學家進行更專業(yè)的培訓，以幫助他們理解和實施深度學習。

數(shù)據(jù)點2：物聯(lián)網(wǎng)的快速增長

根據(jù)調(diào)研機構IDC公司的報告，到今年年底，對物聯(lián)網(wǎng)技術的投資規(guī)模預計將達到1萬億美元，這清楚地表明了智能和互聯(lián)設備的預期增長。許多人已經(jīng)在使用應用程序和設備來控制其家用電器，例如電磁爐、冰箱、空調(diào)和電視。這些都是主流物聯(lián)網(wǎng)技術的示例，即使用戶不了解其背后的技術。諸如Google Assistant、Amazon Alexa和Microsoft Cortana之類的智能設備使人們能夠輕松地實現(xiàn)家務勞動的自動化。企業(yè)使用這些設備及其業(yè)務應用程序，并開始對該技術進行更多投資只是時間問題。最可能的進步將體現(xiàn)在制造業(yè)中，例如應用物聯(lián)網(wǎng)技術來優(yōu)化工廠的生產(chǎn)情況。

數(shù)據(jù)點3：大數(shù)據(jù)分析的演進

有效的大數(shù)據(jù)分析無疑會幫助企業(yè)獲得重大的競爭優(yōu)勢，并幫助他們實現(xiàn)其主要目標。如今，企業(yè)使用諸如Python之類的不同工具和技術來分析其大數(shù)據(jù)。更進一步，人們看到更多的企業(yè)專注于確定當前發(fā)生的某些事件背后的原因。預測分析通過幫助企業(yè)識別趨勢，并預測未來可能發(fā)生的事情而發(fā)揮了重要作用。例如，使用預測分析根據(jù)客戶的購買和/或瀏覽歷史記錄確定客戶的興趣。銷售和市場營銷專業(yè)人員可以分析這些模式，以制定更有針對性的戰(zhàn)略，以吸引新客戶，并提高現(xiàn)有客戶的保留率。亞馬遜等公司還利用預測模型，考慮到各個社區(qū)的需求，對倉庫進行庫存管理。

數(shù)據(jù)點4：邊緣計算的興起

如今，傳感器在很大程度上負責將邊緣計算推向技術最前沿。這種進步將會持續(xù)下去，很大程度上要歸功于物聯(lián)網(wǎng)接管主流計算系統(tǒng)的發(fā)展。這項技術為企業(yè)提供了在數(shù)據(jù)源附近存儲流數(shù)據(jù)并使用實時功能對其進行分析的機會。

邊緣計算還為需要高端存儲設備和更大網(wǎng)絡帶寬空間的大數(shù)據(jù)分析提供了有效的替代方法。隨著收集數(shù)據(jù)的設備和傳感器數(shù)量呈指數(shù)級增長，越來越多的企業(yè)采用邊緣計算技術，因為它具有解決帶寬、延遲和連接性問題的能力。此外，將邊緣計算技術與云計算技術相結合可提供同步的基礎設施，從而可以最大程度地減少和減輕與數(shù)據(jù)分析和管理相關的風險。

數(shù)據(jù)點5：對數(shù)據(jù)科學安全專業(yè)人員的需求不斷增長

毫無疑問，人工智能和機器學習的采用將在IT和高科技行業(yè)中扮演許多新角色。因此，需求量很大的是數(shù)據(jù)科學安全專業(yè)人員。商業(yè)市場已經(jīng)吸引了許多精通人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)科學和計算機科學的專家，但是仍然需要更專業(yè)的數(shù)據(jù)安全專業(yè)人員，他們可以安全地分析和處理客戶數(shù)據(jù)。為了執(zhí)行這些功能，數(shù)據(jù)安全科學家必須精通Python等最新技術以及數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)分析中其他最常用的語言。對Python有清楚的了解可以幫助企業(yè)解決與數(shù)據(jù)科學安全性相關的問題。

結論

數(shù)據(jù)科學是所有行業(yè)中發(fā)展最快的領域之一。這就是對于采用這些技術的企業(yè)跟上最新趨勢至關重要的原因。上面概述的五種數(shù)據(jù)科學趨勢無疑將在2020年處于最前沿。掌握這些技術將有助于企業(yè)在某些方面改進業(yè)務流程，以便在部署這些技術時實現(xiàn)更大的增長和投資回報率。

版權聲明：本文為企業(yè)網(wǎng)D1Net編譯，轉載需注明出處為：企業(yè)網(wǎng)D1Net，如果不注明出處，企業(yè)網(wǎng)D1Net將保留追究其法律責任的權利。

如今，“數(shù)據(jù)科學”一詞涵蓋了人工智能(AI)、機器學習(ML)、物聯(lián)網(wǎng)、深度學習等新興技術。簡而言之，它是數(shù)據(jù)推斷、算法計算、分析和技術的結合，有助于解決復雜的業(yè)務問題。

數(shù)據(jù)科學可以幫助企業(yè)使用先進工具和技術實現(xiàn)與提取、分析、呈現(xiàn)原始數(shù)據(jù)相關的復雜業(yè)務流程的自動化。隨著技術的飛速發(fā)展和數(shù)據(jù)以驚人的速度生成，保持最新狀態(tài)并能夠預測未來趨勢至關重要。

數(shù)據(jù)科學學習平臺開發(fā)商DataCamp公司首席執(zhí)行官Martijn Theuwissen在發(fā)表的一篇文章中指出，企業(yè)應該為五大數(shù)據(jù)科學趨勢做好準備，并將在2020年及以后將業(yè)務推向新的高度。

數(shù)據(jù)點1：人工智能加速業(yè)務發(fā)展

在過去的幾年中，人工智能已逐漸被各種規(guī)模的企業(yè)采用，并已成為主流技術。并且有各種跡象表明，在未來幾年里，人工智能還會繼續(xù)發(fā)展下去。如今正處于使用人工智能的起步階段，到2020年底，很可能看到人工智能在科學領域和商業(yè)行業(yè)中的更高級應用。推動這一快速增長的因素是，人工智能使企業(yè)能夠顯著提高其業(yè)務流程和運營的有效性和效率。人工智能在管理客戶和客戶數(shù)據(jù)方面也取得了巨大進步。

對于一些財務和人力資源有限的企業(yè)而言，部署人工智能技術將繼續(xù)面臨挑戰(zhàn)，但是對于那些愿意進行投資的企業(yè)來說，回報最明顯的是使用人工智能開發(fā)的高級應用程序以及機器學習和其他技術所帶來的回報改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞健?/span>

自動化機器學習是另一個趨勢，它將在未來幾個月內(nèi)取得重大進展，因為它有助于通過改進數(shù)據(jù)管理來轉變數(shù)據(jù)科學。這將推動對有抱負的數(shù)據(jù)科學家進行更專業(yè)的培訓，以幫助他們理解和實施深度學習。

數(shù)據(jù)點2：物聯(lián)網(wǎng)的快速增長

根據(jù)調(diào)研機構IDC公司的報告，到今年年底，對物聯(lián)網(wǎng)技術的投資規(guī)模預計將達到1萬億美元，這清楚地表明了智能和互聯(lián)設備的預期增長。許多人已經(jīng)在使用應用程序和設備來控制其家用電器，例如電磁爐、冰箱、空調(diào)和電視。這些都是主流物聯(lián)網(wǎng)技術的示例，即使用戶不了解其背后的技術。諸如Google Assistant、Amazon Alexa和Microsoft Cortana之類的智能設備使人們能夠輕松地實現(xiàn)家務勞動的自動化。企業(yè)使用這些設備及其業(yè)務應用程序，并開始對該技術進行更多投資只是時間問題。最可能的進步將體現(xiàn)在制造業(yè)中，例如應用物聯(lián)網(wǎng)技術來優(yōu)化工廠的生產(chǎn)情況。

數(shù)據(jù)點3：大數(shù)據(jù)分析的演進

有效的大數(shù)據(jù)分析無疑會幫助企業(yè)獲得重大的競爭優(yōu)勢，并幫助他們實現(xiàn)其主要目標。如今，企業(yè)使用諸如Python之類的不同工具和技術來分析其大數(shù)據(jù)。更進一步，人們看到更多的企業(yè)專注于確定當前發(fā)生的某些事件背后的原因。預測分析通過幫助企業(yè)識別趨勢，并預測未來可能發(fā)生的事情而發(fā)揮了重要作用。例如，使用預測分析根據(jù)客戶的購買和/或瀏覽歷史記錄確定客戶的興趣。銷售和市場營銷專業(yè)人員可以分析這些模式，以制定更有針對性的戰(zhàn)略，以吸引新客戶，并提高現(xiàn)有客戶的保留率。亞馬遜等公司還利用預測模型，考慮到各個社區(qū)的需求，對倉庫進行庫存管理。

數(shù)據(jù)點4：邊緣計算的興起

如今，傳感器在很大程度上負責將邊緣計算推向技術最前沿。這種進步將會持續(xù)下去，很大程度上要歸功于物聯(lián)網(wǎng)接管主流計算系統(tǒng)的發(fā)展。這項技術為企業(yè)提供了在數(shù)據(jù)源附近存儲流數(shù)據(jù)并使用實時功能對其進行分析的機會。

邊緣計算還為需要高端存儲設備和更大網(wǎng)絡帶寬空間的大數(shù)據(jù)分析提供了有效的替代方法。隨著收集數(shù)據(jù)的設備和傳感器數(shù)量呈指數(shù)級增長，越來越多的企業(yè)采用邊緣計算技術，因為它具有解決帶寬、延遲和連接性問題的能力。此外，將邊緣計算技術與云計算技術相結合可提供同步的基礎設施，從而可以最大程度地減少和減輕與數(shù)據(jù)分析和管理相關的風險。

數(shù)據(jù)點5：對數(shù)據(jù)科學安全專業(yè)人員的需求不斷增長

毫無疑問，人工智能和機器學習的采用將在IT和高科技行業(yè)中扮演許多新角色。因此，需求量很大的是數(shù)據(jù)科學安全專業(yè)人員。商業(yè)市場已經(jīng)吸引了許多精通人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)科學和計算機科學的專家，但是仍然需要更專業(yè)的數(shù)據(jù)安全專業(yè)人員，他們可以安全地分析和處理客戶數(shù)據(jù)。為了執(zhí)行這些功能，數(shù)據(jù)安全科學家必須精通Python等最新技術以及數(shù)據(jù)科學和數(shù)據(jù)分析中其他最常用的語言。對Python有清楚的了解可以幫助企業(yè)解決與數(shù)據(jù)科學安全性相關的問題。

結論

數(shù)據(jù)科學是所有行業(yè)中發(fā)展最快的領域之一。這就是對于采用這些技術的企業(yè)跟上最新趨勢至關重要的原因。上面概述的五種數(shù)據(jù)科學趨勢無疑將在2020年處于最前沿。掌握這些技術將有助于企業(yè)在某些方面改進業(yè)務流程，以便在部署這些技術時實現(xiàn)更大的增長和投資回報率。

版權聲明：本文為企業(yè)網(wǎng)D1Net編譯，轉載需注明出處為：企業(yè)網(wǎng)D1Net，如果不注明出處，企業(yè)網(wǎng)D1Net將保留追究其法律責任的權利。