6 große Faktoren, die die Zukunft der Datenwissenschaft prägen

Veröffentlicht: 2020-02-21

Grundsätzlich beinhaltet Data Science neben der Anwendung von Analysen die Verwendung von Werkzeugen für maschinelles Lernen, um den Wert von Daten freizusetzen. Aufgrund der zunehmenden Datenmenge, fortschrittlicher maschineller Lernalgorithmen und besserer Rechenressourcen gibt es derzeit eine Wachstumswelle im Bereich der Datenwissenschaft.

Aufgrund dieser unverzichtbaren Merkmale und Auswirkungen , die Data Science auf unser Leben hat und weiterhin haben wird , erläutert dieser Artikel die Notwendigkeit von Data Science , die Trends, die zur Zukunft von Data Science führen(1) und wie Unternehmen und Einzelpersonen dies tun können für die Zukunft adäquat rüsten .

Inhaltsverzeichnis
  • Einführung
  • Die Zukunft der Datenwissenschaft
  • Wie vorzubereiten
  • Fazit

Die Zukunft der Datenwissenschaft

Nach der Erläuterung des Konzepts der Datenwissenschaft ist es wichtig, bestimmte Faktoren zu berücksichtigen, die das große Potenzial der Zukunft der Datenwissenschaft aufzeigen . Diese Faktoren erklären die Gründe, warum moderne Unternehmen und Organisationen beginnen werden und begonnen haben, auf die positive Zukunft zu blicken, die die Datenwissenschaft für sie bereithält.

  • Die Unfähigkeit von Unternehmen, mit Daten umzugehen

    Jede Minute sammeln verschiedene Unternehmen und Organisationen ständig Daten für ihre jeweiligen Transaktionen. Das Problem ist jedoch, dass die meisten dieser Organisationen eine gemeinsame Herausforderung haben; die die gesammelten und gespeicherten Daten analysiert und kategorisiert.

    Daher ist in solchen Notlagen für die Unternehmen die einzige Lösung der Einsatz eines Data Scientists. Mit richtig durchgeführter Datenwissenschaft werden diese Organisationen eine Produktivitätssteigerung durch einen angemessenen und professionellen Umgang mit Daten erfahren.

    Tatsächlich wird die Zukunft der Datenwissenschaft eine Lösung für die Unfähigkeit von Unternehmen bieten, Daten effektiv zu handhaben.

  • Überarbeitete Datenschutzbestimmungen

    Die Realität ist, dass immer mehr Menschen vorsichtig und wachsam sind, wenn es darum geht, ihre Daten mit Unternehmen zu teilen. Ein großer Prozentsatz von Einzelpersonen ist skeptisch, ein gewisses Maß an Kontrolle an Unternehmen abzugeben. Dies liegt einfach an der zunehmenden Sensibilisierung für Datendiebstahl und seine negativen Auswirkungen.

    Daher gehen seriöse Unternehmen sensibel und sorgfältig vor, wenn es darum geht, die Informationen ihrer Kunden sicher und intakt zu halten. Um dies zu untermauern, wurde im Mai 2018 die DSGVO – Allgemeine Datenschutzverordnung – von den Staaten der Europäischen Union verabschiedet.

    Es wurde auch berichtet, dass eine solche Datenschutzverordnung 2020 erneut von Kalifornien verabschiedet werden soll. Daher sieht die Zukunft der Datenwissenschaft mit den kürzlich in Kraft getretenen überarbeiteten Datenschutzbestimmungen sehr rosig aus.

  • Data Science entwickelt sich ständig weiter

    Denn Veränderung ist das einzig Beständige im Leben. Daher ist jeder Bereich ohne Entwicklungspotenzial vom Aussterben bedroht. Erfreulicherweise entwickelt sich die Datenwissenschaft weiter und unterliegt fortschreitenden Veränderungen, die in naher Zukunft eine Fülle von Möglichkeiten garantieren. Das Anforderungsprofil im Bereich Data Science würde in kürzester Zeit spezifische Spezialisierungen erfordern.

    Daher können Personen, die sich für eine Karriere in der Datenwissenschaft entscheiden, ihre Möglichkeiten durch diese spezifischen Spezialisierungen maximieren. Tatsächlich entwickelt sich die Data-Science-Community schnell weiter; Der Zug fährt und viele steigen ein .

  • Eine erstaunliche Steigerung des Datenwachstums

    Wissen Sie, dass Sie täglich eine bestimmte Menge an Daten generieren? Ja, das tut jeder bewusst oder unbewusst. Und mit der Zeit wird die Menge an Daten, die wir täglich generieren, immer weiter zunehmen. Es wird behauptet, dass sich die heute verfügbare Datenmenge sporadisch blitzschnell vervielfachen wird.

    Folglich ist es offensichtlich, dass mit zunehmender Datenmenge auch ein hoher Bedarf an Datenwissenschaftlern bestehen wird, um die vorhandenen Datensätze und Strukturen zu verwalten . Das Gleichgewicht und die Verwaltung dieses Datengleichgewichts hängen stark von der Zukunft der Datenwissenschaft ab.

  • Virtuelle Realität wird freundlich sein

    Ohne Zweifel gibt es weltweit einen Anstieg der Beiträge der künstlichen Intelligenz, und viele Unternehmen sind davon abhängig. Mit der Einführung modernisierter und fortschrittlicher Konzepte wie Neutral Networking und Deep Learning werden Big-Data-Interessenten mit diesen aktuellen Innovationen sicher florieren.

    In nahezu allen Lebensbereichen wird maschinelles Lernen derzeit eingeführt und eingesetzt. Darüber hinaus durchlaufen VR – Virtual Reality und AR – Augmented Reality, große Entwicklungsprozesse. Darüber hinaus besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass die Interaktionen und gegenseitigen Abhängigkeiten zwischen Mensch und Maschine auf eine monumentale Zunahme und einen enormen Fortschritt zusteuern.

    Daher werden Virtual Reality und andere verwandte Konzepte in naher Zukunft weitgehend sehr freundlich sein.

  • Blockchain-Aktualisierung mit Data Science

    Blockchain bezieht sich auf die Haupttechnologie, die sich mit Kryptowährungen wie Bitcoin befasst. Damit die Datentransaktionen innerhalb des Blockchain-Austauschs sicher und aufgezeichnet werden können, ist Data Science erforderlich. Mit der Datensicherheit wird es innerhalb der Branche ein Wachstum geben. Data Scientists werden mit der Pflege der Daten und der Lösung aller datenbezogenen Probleme beauftragt .

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So bereiten Sie sich auf die Zukunft der Datenwissenschaft vor

Nachdem Sie verstanden haben, dass in der Zukunft der Datenwissenschaft große Potenziale liegen , fragen Sie sich wahrscheinlich: Wie kann sich mein Unternehmen darauf vorbereiten? Wir haben im Folgenden vier Hauptwege hervorgehoben, um die Chance zu maximieren, in einer hochgradig digitalisierten Welt mit dem Aufstieg der Datenwissenschaft hervorragende Leistungen zu erbringen:

  • Eine Data Science-Einheit

    Es ist wichtig zu wissen, dass, wenn ein Unternehmen oder eine Organisation eine bestimmte Größe hat; dann ist die Einrichtung einer eigenen Data-Science-Einheit die beste Entscheidung. Der Vorteil der Einrichtung einer Analyseeinheit besteht darin, dass es viel einfacher ist, die Fähigkeiten der Mitarbeiter wiederzuverwenden .

    Jede Branche oder jedes Unternehmen kann die Existenz einer Data-Science-Einheit erstellen und optimieren ; von Banken und Finanzen, Versicherungen, Hochschulen, Regierungsbehörden bis hin zu Wirtschaftsunternehmen .

  • Standardisierung

    Ebenso notwendig ist das Einüben standardisierter Verfahren. Dies hat den Vorteil, dass die Digitalisierung und wahrscheinlich Automatisierung der Verfahren in naher Zukunft sehr einfach wird. Daher sind die aus einfacher zu skalierenden automatisierten Prozessen gesammelten Daten normalerweise weniger kompliziert und weniger fehleranfällig als manuell gesammelte Verfahren.

  • Übernahme von Data Science

    Da die Welt immer fortschrittlicher wird, müssen Unternehmen die Praxis der Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen übernehmen und diese Ergebnisse bei Unternehmensentscheidungen verwenden. Das Problem hierbei ist jedoch, dass die meisten Mitarbeiter diesen Schritt als Annullierung ihrer Relevanz im Unternehmen sehen würden.

    Daher ist es von größter Bedeutung, dass die Mitarbeiter ihre vorhandenen Fähigkeiten mit den Algorithmen kombinieren, um noch höhere taktische Unternehmensentscheidungen zu produzieren. Festzuhalten bleibt , dass die Zukunft der Arbeit vom Erfolg der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine abhängt.

  • Immer experimentieren

    Experimentieren war schon immer in jedem Bereich wichtig. Daher ist es notwendig, neue Datensätze zu untersuchen und zu testen, wie sie modifiziert werden können, um Ihre bestehenden Modelle zu optimieren. Tatsache ist, dass es eine grenzenlose Kette unerforschter Daten gibt, die darauf warten, genutzt zu werden. Der Punkt ist, dass Sie unabhängig von der Möglichkeit, beim Experimentieren zu scheitern, niemals Angst davor haben, neuere Erkundungen von Datensätzen zu versuchen. Am Ende wärst du froh, dass du es weiter versucht hast.

Fazit

Es ist höchste Zeit, dass sich die gesamte Menschheit an die ungenutzten Potenziale der Datenwissenschaft heranwagt. Da die Datenmenge ständig zunimmt, ist es für uns unumgänglich, die Möglichkeiten der Zukunft der Datenwissenschaft anzupassen und zu maximieren .

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