数据科学技术的未来-清一色财经

分析和商业智能解决方案已成为实现组织目标的最关键技术。因此，在招聘新人才时，他们始终将数据技能列为最受欢迎的要素。

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编译：iothome

今天，世界是由数据驱动的，随着越来越多的数据被生成和管理，数据科学的未来似乎变得光明起来。到2020年底，平均每个人每秒将产生1.7 MB数据。大数据的规模是巨大的，它已经渗透到日常生活的方方面面。数据隐私也变得明朗醒目，同时消费者也越来越意识到自己的隐私权。公司现在正在明智地使用这一智能，以有效地接触其客户。

展望未来，大数据将在推动关键业务决策方面发挥重要作用。数据科学趋势将定义现代医疗保健、金融、政府政策、企业管理、市场营销、制造业和能源领域。这将导致各行业对熟练数据科学专业人员的需求增加。

在本文中，我们将列出一些数据科学的未来趋势。

企业优先采用技术，导致数据科学工作岗位增加

在组织中，技术的重要性和采用率正在不断上升，这就是IT职位数量和角色不断增加的原因所在。根据美国劳工统计局的数据，在2016年至2026年之间，计算机和信息技术领域的就业机会将增加13%。这超过了所有其他职业的平均增长率，而数据科学职业机会的增长最为迅猛。

LinkedIn的一份分析报告显示，自2012年以来，数据科学岗位的增长率超过了650%。不可否认，数据科学家已经成为全球最需要的工作之一。企业对大数据日益增长的需求推动了对数据科学家的高需求。

分析和商业智能解决方案已成为实现组织目标的最关键技术(根据2018年Gartner调查)。因此，在招聘新人才时，他们始终将数据技能列为最受欢迎的要素。

人工智能和机器学习将为未来铺平道路

数据科学家需要与一系列新时代技术协同工作。数据科学家将遇到的最具影响力的技术是人工智能和机器学习。人工智能已经在改善企业功能和运营，并被认为是近期和长期的一个最有希望的趋势。

在数据科学领域，人工智能正在使用自动化解决方案来搜索大型数据集，以获取洞察力，从而做出更好的业务决策。根据德勤(Deloitte)的一项调查，有9%的组织认为人工智能(AI)正在帮助他们超越竞争对手。

这些新时代技术(如AI、机器学习和深度学习)的优势及其应用的实施将引领数据科学的真正未来。机器学习有助于统计模型随着时间推移开发能力并提高其性能。它还消除了遵循程序化指令的需要，并超越了基本自动化的限制，以提供更深入的业务洞察力。

物联网的快速发展

预计到2020年底，物联网投资将达到1万亿美元。这清楚地表明了智能和连网设备的预期增长。现有的用于控制家用电器的应用和设备是物联网的主流示例，但是，这只是冰山一角而已，因为物联网的范围更加广泛。即使用户不了解他们所使用的智能解决方案背后的技术，但物联网仍会在日常生活中发挥作用。Alexa、Cortana和Google Assistant等智能设备使我们能够轻松地在家中自动执行任务。在不久的将来，企业将在数据科学应用中增加物联网的使用，并在物联网技术上进行更多投资。

大数据分析正在发展

企业的大多数主要目标将通过有效的大数据分析来实现，因为它可以为企业带来巨大的竞争优势。Python等各种工具和技术可用于分析大数据并从数据中得出有意义的见解和模式。

另外，越来越多的企业正着重于识别特定事件发生的时间和原因。这是预测分析发挥作用的地方，以确定当前趋势并预测未来。

边缘计算的兴起

传感器在很大程度上负责将边缘计算推到前沿。这种进步将在物联网的大部分领域继续，并将接管主流计算系统。边缘计算提供了将数据存储在源附近，并进行实时分析的机会。

此外，大数据分析需要更大的网络带宽和高端存储设备。边缘计算为大数据分析提供了一个有效的替代方案。收集数据的设备数量呈指数级增长，因此，越来越多的组织采用边缘计算来解决与带宽、延迟和连接性相关的问题。

最后，将边缘计算与云计算相结合将提供同步的基础实施，从而降低与数据分析和管理相关的风险。

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