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編譯：iothome

今天，世界是由數(shù)據(jù)驅動的，隨著越來越多的數(shù)據(jù)被生成和管理，數(shù)據(jù)科學的未來似乎變得光明起來。到2020年底，平均每個人每秒將產生1.7 MB數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的規(guī)模是巨大的，它已經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，同時消費者也越來越意識到自己的隱私權。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，大數(shù)據(jù)將在推動關鍵業(yè)務決策方面發(fā)揮重要作用。數(shù)據(jù)科學趨勢將定義現(xiàn)代醫(yī)療保健、金融、政府政策、企業(yè)管理、市場營銷、制造業(yè)和能源領域。這將導致各行業(yè)對熟練數(shù)據(jù)科學專業(yè)人員的需求增加。

在本文中，我們將列出一些數(shù)據(jù)科學的未來趨勢。

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

在組織中，技術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)美國勞工統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，在2016年至2026年之間，計算機和信息技術領域的就業(yè)機會將增加13%。這超過了所有其他職業(yè)的平均增長率，而數(shù)據(jù)科學職業(yè)機會的增長最為迅猛。

LinkedIn的一份分析報告顯示，自2012年以來，數(shù)據(jù)科學崗位的增長率超過了650%。不可否認，數(shù)據(jù)科學家已經成為全球最需要的工作之一。企業(yè)對大數(shù)據(jù)日益增長的需求推動了對數(shù)據(jù)科學家的高需求。

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

人工智能和機器學習將為未來鋪平道路

數(shù)據(jù)科學家需要與一系列新時代技術協(xié)同工作。數(shù)據(jù)科學家將遇到的最具影響力的技術是人工智能和機器學習。人工智能已經在改善企業(yè)功能和運營，并被認為是近期和長期的一個最有希望的趨勢。

在數(shù)據(jù)科學領域，人工智能正在使用自動化解決方案來搜索大型數(shù)據(jù)集，以獲取洞察力，從而做出更好的業(yè)務決策。根據(jù)德勤(Deloitte)的一項調查，有9%的組織認為人工智能(AI)正在幫助他們超越競爭對手。

這些新時代技術(如AI、機器學習和深度學習)的優(yōu)勢及其應用的實施將引領數(shù)據(jù)科學的真正未來。機器學習有助于統(tǒng)計模型隨著時間推移開發(fā)能力并提高其性能。它還消除了遵循程序化指令的需要，并超越了基本自動化的限制，以提供更深入的業(yè)務洞察力。

物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展

預計到2020年底，物聯(lián)網(wǎng)投資將達到1萬億美元。這清楚地表明了智能和連網(wǎng)設備的預期增長。現(xiàn)有的用于控制家用電器的應用和設備是物聯(lián)網(wǎng)的主流示例，但是，這只是冰山一角而已，因為物聯(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，但物聯(lián)網(wǎng)仍會在日常生活中發(fā)揮作用。Alexa、Cortana和Google Assistant等智能設備使我們能夠輕松地在家中自動執(zhí)行任務。在不久的將來，企業(yè)將在數(shù)據(jù)科學應用中增加物聯(lián)網(wǎng)的使用，并在物聯(lián)網(wǎng)技術上進行更多投資。

大數(shù)據(jù)分析正在發(fā)展

企業(yè)的大多數(shù)主要目標將通過有效的大數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)，因為它可以為企業(yè)帶來巨大的競爭優(yōu)勢。Python等各種工具和技術可用于分析大數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中得出有意義的見解和模式。

另外，越來越多的企業(yè)正著重于識別特定事件發(fā)生的時間和原因。這是預測分析發(fā)揮作用的地方，以確定當前趨勢并預測未來。

邊緣計算的興起

傳感器在很大程度上負責將邊緣計算推到前沿。這種進步將在物聯(lián)網(wǎng)的大部分領域繼續(xù)，并將接管主流計算系統(tǒng)。邊緣計算提供了將數(shù)據(jù)存儲在源附近，并進行實時分析的機會。

此外，大數(shù)據(jù)分析需要更大的網(wǎng)絡帶寬和高端存儲設備。邊緣計算為大數(shù)據(jù)分析提供了一個有效的替代方案。收集數(shù)據(jù)的設備數(shù)量呈指數(shù)級增長，因此，越來越多的組織采用邊緣計算來解決與帶寬、延遲和連接性相關的問題。

最后，將邊緣計算與云計算相結合將提供同步的基礎實施，從而降低與數(shù)據(jù)分析和管理相關的風險。