隨著公司越來(lái)越多地尋求快速，高效，低成本和創(chuàng)新的方式來(lái)使用其擁有的大數(shù)據(jù)，人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)正經(jīng)歷著巨大的增長(zhǎng)。 為了有效地部署這些技術(shù)，公司團(tuán)隊(duì)必須緊跟數(shù)據(jù)科學(xué)的最新趨勢(shì)。

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如今，"數(shù)據(jù)科學(xué)"一詞涵蓋了人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，物聯(lián)網(wǎng)和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 簡(jiǎn)而言之，它是數(shù)據(jù)推理，算法計(jì)算和分析的組合，可幫助解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)問(wèn)題。 數(shù)據(jù)科學(xué)還幫助公司使用高級(jí)工具和技術(shù)來(lái)自動(dòng)化與原始數(shù)據(jù)的提取，分析和表示有關(guān)的復(fù)雜業(yè)務(wù)流程。 隨著技術(shù)的飛速發(fā)展和超高速數(shù)據(jù)的生成，保持最新?tīng)顟B(tài)并能夠預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)至關(guān)重要。 以下是公司應(yīng)準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)的五種主要數(shù)據(jù)科學(xué)趨勢(shì)。 他們將在2020年及以后將業(yè)務(wù)提升到新的高度。

1.人工智能在商業(yè)中的加速

在過(guò)去的幾年中，人工智能已逐漸成為大小企業(yè)的主流技術(shù)，并且有各種跡象表明，這種趨勢(shì)將在未來(lái)幾年繼續(xù)發(fā)展。 今天，我們?nèi)蕴幱谑褂萌斯ぶ悄艿脑缙陔A段，但是到2020年底，我們很可能會(huì)看到人工智能在科學(xué)和商業(yè)領(lǐng)域的更高級(jí)應(yīng)用。 推動(dòng)這種快速增長(zhǎng)的是，人工智能使企業(yè)級(jí)公司能夠顯著提高其業(yè)務(wù)流程和運(yùn)營(yíng)的效率。 人工智能還為管理客戶(hù)和客戶(hù)數(shù)據(jù)帶來(lái)了巨大的進(jìn)步。

對(duì)于一些財(cái)務(wù)和人力資源有限的公司而言，人工智能技術(shù)的部署仍將是一個(gè)挑戰(zhàn)，但是對(duì)于那些愿意投資的公司，使用人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和其他技術(shù)開(kāi)發(fā)的高級(jí)應(yīng)用程序?qū)@得明顯的收益，這些技術(shù)將發(fā)生深刻的變化 我們的工作方式。

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)是另一個(gè)趨勢(shì)，它將在未來(lái)幾個(gè)月內(nèi)取得重大進(jìn)展，因?yàn)樗兄谕ㄟ^(guò)改進(jìn)數(shù)據(jù)管理來(lái)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(zhuān)業(yè)的培訓(xùn)，以幫助他們理解和努力實(shí)施深度學(xué)習(xí)。

2.物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展

根據(jù)專(zhuān)家的報(bào)告，到今年年底，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的投資預(yù)計(jì)將達(dá)到1萬(wàn)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(zhǎng)。 許多人已經(jīng)開(kāi)始使用應(yīng)用程序和設(shè)備來(lái)控制家用電器，例如火爐，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，即使最終用戶(hù)不了解其背后的技術(shù)。 公司使用這些設(shè)備及其業(yè)務(wù)應(yīng)用程序并開(kāi)始對(duì)該技術(shù)進(jìn)行更多投資只是時(shí)間問(wèn)題。 最可能的進(jìn)展將出現(xiàn)在制造業(yè)中，例如應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化工廠(chǎng)車(chē)間。

3.大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展

不可否認(rèn)，有效的大數(shù)據(jù)分析可以幫助公司獲得重大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并幫助公司實(shí)現(xiàn)其主要目標(biāo)。 如今，公司使用不同的工具和技術(shù)來(lái)分析其大數(shù)據(jù)。 此外，我們看到越來(lái)越多的公司專(zhuān)注于找出某些時(shí)事背后的原因。 在這里，預(yù)測(cè)分析將發(fā)揮重要作用。 它可以幫助公司識(shí)別趨勢(shì)并預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的情況。 例如，使用預(yù)測(cè)分析可根據(jù)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)或?yàn)g覽歷史來(lái)識(shí)別他們的興趣; 銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)業(yè)人士可以分析這些模式，制定更有針對(duì)性的戰(zhàn)略，以吸引新客戶(hù)和提高現(xiàn)有客戶(hù)的保留率; 一些公司還根據(jù)社區(qū)需求使用預(yù)測(cè)模型進(jìn)行庫(kù)存管理。

4.邊緣計(jì)算的興起

如今，傳感器極大地促進(jìn)了邊緣計(jì)算的發(fā)展。 這種進(jìn)步將繼續(xù)歸因于物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，因?yàn)樗鼘⒔庸苤髁饔?jì)算系統(tǒng)的增長(zhǎng)。 這項(xiàng)技術(shù)為公司提供了將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)源附近并使用實(shí)時(shí)功能進(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)量成倍增長(zhǎng)，越來(lái)越多的公司采用邊緣計(jì)算，因?yàn)樗梢越鉀Q與帶寬，延遲和連接性有關(guān)的問(wèn)題。 此外，邊緣計(jì)算和云技術(shù)的結(jié)合提供了一個(gè)同步的基礎(chǔ)架構(gòu)，可以最大限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)。

5.對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)安全專(zhuān)業(yè)人員的需求不斷增長(zhǎng)

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的采用無(wú)疑將在IT和高科技行業(yè)中創(chuàng)造許多新角色。 因此，對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)安全專(zhuān)業(yè)人員的需求將很大。 商業(yè)市場(chǎng)上已經(jīng)有許多精通人工智能，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(zhuān)家，但仍然需要能夠?yàn)榭蛻?hù)安全地分析和處理數(shù)據(jù)的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)安全專(zhuān)家。 要執(zhí)行這些功能，數(shù)據(jù)安全科學(xué)家必須精通最新技術(shù)，例如Python和其他在數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析中最常用的語(yǔ)言。

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。 這就是采用這些技術(shù)的公司必須緊跟最新技術(shù)趨勢(shì)的原因。 以上五種數(shù)據(jù)科學(xué)趨勢(shì)無(wú)疑將在2020年占主導(dǎo)地位。掌握這些技術(shù)將有助于分析需要改進(jìn)業(yè)務(wù)流程的地方，以便在部署這些技術(shù)時(shí)實(shí)現(xiàn)最大的增長(zhǎng)和投資回報(bào)。