如今，“數(shù)據(jù)科學(xué)”一詞涵蓋了人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)、物聯(lián)網(wǎng)、深度學(xué)習(xí)等新興技術(shù)。簡而言之，它是數(shù)據(jù)推斷、算法計(jì)算、分析和技術(shù)的結(jié)合，有助于解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題。
數(shù)據(jù)科學(xué)可以幫助企業(yè)使用先進(jìn)工具和技術(shù)實(shí)現(xiàn)與提取、分析、呈現(xiàn)原始數(shù)據(jù)相關(guān)的復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化。隨著技術(shù)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(yù)測(cè)未來趨勢(shì)至關(guān)重要。
數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)平臺(tái)開發(fā)商DataCamp公司首席執(zhí)行官M(fèi)artijn Theuwissen在發(fā)表的一篇文章中指出，企業(yè)應(yīng)該為五大數(shù)據(jù)科學(xué)趨勢(shì)做好準(zhǔn)備，并將在2020年及以后將業(yè)務(wù)推向新的高度。
數(shù)據(jù)點(diǎn)1：人工智能加速業(yè)務(wù)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(shù)。并且有各種跡象表明，在未來幾年里，人工智能還會(huì)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(xué)領(lǐng)域和商業(yè)行業(yè)中的更高級(jí)應(yīng)用。推動(dòng)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(wù)流程和運(yùn)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(jìn)步。
對(duì)于一些財(cái)務(wù)和人力資源有限的企業(yè)而言，部署人工智能技術(shù)將繼續(xù)面臨挑戰(zhàn)，但是對(duì)于那些愿意進(jìn)行投資的企業(yè)來說，回報(bào)最明顯的是使用人工智能開發(fā)的高級(jí)應(yīng)用程序以及機(jī)器學(xué)習(xí)和其他技術(shù)所帶來的回報(bào)改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞健?/div>
自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)是另一個(gè)趨勢(shì)，它將在未來幾個(gè)月內(nèi)取得重大進(jìn)展，因?yàn)樗兄谕ㄟ^改進(jìn)數(shù)據(jù)管理來轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)科學(xué)。這將推動(dòng)對(duì)有抱負(fù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行更專業(yè)的培訓(xùn)，以幫助他們理解和實(shí)施深度學(xué)習(xí)。
數(shù)據(jù)點(diǎn)2：物聯(lián)網(wǎng)的快速增長
根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC公司的報(bào)告，到今年年底，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的投資規(guī)模預(yù)計(jì)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)在使用應(yīng)用程序和設(shè)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(shù)的示例，即使用戶不了解其背后的技術(shù)。諸如Google Assistant、Amazon Alexa和Microsoft Cortana之類的智能設(shè)備使人們能夠輕松地實(shí)現(xiàn)家務(wù)勞動(dòng)的自動(dòng)化。企業(yè)使用這些設(shè)備及其業(yè)務(wù)應(yīng)用程序，并開始對(duì)該技術(shù)進(jìn)行更多投資只是時(shí)間問題。最可能的進(jìn)步將體現(xiàn)在制造業(yè)中，例如應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來優(yōu)化工廠的生產(chǎn)情況。
數(shù)據(jù)點(diǎn)3：大數(shù)據(jù)分析的演進(jìn)
有效的大數(shù)據(jù)分析無疑會(huì)幫助企業(yè)獲得重大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并幫助他們實(shí)現(xiàn)其主要目標(biāo)。如今，企業(yè)使用諸如Python之類的不同工具和技術(shù)來分析其大數(shù)據(jù)。更進(jìn)一步，人們看到更多的企業(yè)專注于確定當(dāng)前發(fā)生的某些事件背后的原因。預(yù)測(cè)分析通過幫助企業(yè)識(shí)別趨勢(shì)，并預(yù)測(cè)未來可能發(fā)生的事情而發(fā)揮了重要作用。例如，使用預(yù)測(cè)分析根據(jù)客戶的購買和/或?yàn)g覽歷史記錄確定客戶的興趣。銷售和市場(chǎng)營銷專業(yè)人員可以分析這些模式，以制定更有針對(duì)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(yù)測(cè)模型，考慮到各個(gè)社區(qū)的需求，對(duì)倉庫進(jìn)行庫存管理。
數(shù)據(jù)點(diǎn)4：邊緣計(jì)算的興起
如今，傳感器在很大程度上負(fù)責(zé)將邊緣計(jì)算推向技術(shù)最前沿。這種進(jìn)步將會(huì)持續(xù)下去，很大程度上要?dú)w功于物聯(lián)網(wǎng)接管主流計(jì)算系統(tǒng)的發(fā)展。這項(xiàng)技術(shù)為企業(yè)提供了在數(shù)據(jù)源附近存儲(chǔ)流數(shù)據(jù)并使用實(shí)時(shí)功能對(duì)其進(jìn)行分析的機(jī)會(huì)。
邊緣計(jì)算還為需要高端存儲(chǔ)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)量呈指數(shù)級(jí)增長，越來越多的企業(yè)采用邊緣計(jì)算技術(shù)，因?yàn)樗哂薪鉀Q帶寬、延遲和連接性問題的能力。此外，將邊緣計(jì)算技術(shù)與云計(jì)算技術(shù)相結(jié)合可提供同步的基礎(chǔ)設(shè)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(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。
數(shù)據(jù)點(diǎn)5：對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)安全專業(yè)人員的需求不斷增長
毫無疑問，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)安全專業(yè)人員。商業(yè)市場(chǎng)已經(jīng)吸引了許多精通人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)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(xué)家必須精通Python等最新技術(shù)以及數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析中其他最常用的語言。對(duì)Python有清楚的了解可以幫助企業(yè)解決與數(shù)據(jù)科學(xué)安全性相關(guān)的問題。
結(jié)論
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。這就是對(duì)于采用這些技術(shù)的企業(yè)跟上最新趨勢(shì)至關(guān)重要的原因。上面概述的五種數(shù)據(jù)科學(xué)趨勢(shì)無疑將在2020年處于最前沿。掌握這些技術(shù)將有助于企業(yè)在某些方面改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，以便在部署這些技術(shù)時(shí)實(shí)現(xiàn)更大的增長和投資回報(bào)率。
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