6 grands facteurs qui façonnent l'avenir de la science des données

Fondamentalement, la science des données implique l'utilisation d'outils d'apprentissage automatique, parallèlement à l'application d'analyses pour libérer la valeur des données. Actuellement, il y a une vague de croissance qui balaie le domaine de la science des données en raison de l'augmentation de la quantité de données, des algorithmes avancés d'apprentissage automatique et de meilleures ressources informatiques.

En raison de ces caractéristiques et effets indispensables que la science des données a et continuera d'avoir sur nos vies, cet article expliquera le besoin de science des données , les tendances menant à l' avenir de la science des données (1) et comment les entreprises et les particuliers peuvent préparer adéquatement l' avenir .

• introduction
• Avenir de la science des données
• Comment préparer
• Conclusion

L'avenir de la science des données

Après avoir développé le concept de science des données, il est pertinent de considérer certains facteurs qui démontrent la grande potentialité évidente dans l' avenir de la science des données . Ces facteurs expliquent les raisons pour lesquelles les entreprises et les organisations contemporaines vont et ont commencé à se tourner vers l'avenir positif que la science des données leur réserve.

• Incapacité des entreprises à traiter les données

  Chaque minute , différentes entreprises et organisations collectent en permanence des données pour leurs transactions respectives. Cependant, le problème est que la plupart de ces organisations partagent un défi commun ; qui analyse et catégorise les données qui ont été recueillies et stockées.

  Ainsi, dans des situations aussi désastreuses, la seule solution pour les entreprises est le service d'un data scientist. Avec une science des données correctement exécutée, ces organisations connaîtront une augmentation de la productivité grâce à une gestion adéquate et professionnelle des données.

  En effet, l' avenir de la science des données apportera une solution à l'incapacité des entreprises à gérer efficacement les données.

• Règlement révisé sur la confidentialité des données

  La réalité est que de plus en plus de personnes font preuve d'une prudence et d'une vigilance croissantes lorsqu'il s'agit de partager leurs données avec des entreprises. Un grand pourcentage d'individus sont sceptiques quant à l'idée de céder un certain degré de contrôle aux entreprises. Ceci est simplement dû à l'augmentation de la prise de conscience du vol de données et de ses effets négatifs.

  Ainsi, les entreprises réputées sont sensibles et délibérées pour garder les informations de leurs clients en sécurité et intactes. Pour étayer cela, le RGPD - Règlement général sur la protection des données, a été adopté par les États de l'Union européenne en mai 2018.

  Il a également été signalé qu'une telle réglementation pour la protection des données sera à nouveau adoptée par la Californie en 2020. Par conséquent, avec la récente révision des réglementations sur la confidentialité des données, l'avenir de la science des données est très prometteur.

• La science des données évolue constamment

  Dans l'état actuel des choses, le changement est la seule chose constante dans la vie. Par conséquent, tout domaine sans potentiel de développement est menacé d'extinction. Délicieusement, la science des données évolue et subit des changements progressifs qui garantissent une pléthore d'opportunités dans un avenir proche. En un rien de temps, le cahier des charges en science des données exigerait des spécialisations spécifiques.

  Ainsi, les personnes qui décident de poursuivre une carrière en science des données peuvent maximiser leurs opportunités grâce à ces spécialisations spécifiques. En effet, la communauté de la science des données évolue rapidement ; le train est en marche, et beaucoup montent à bord .

• Une pente étonnante dans la croissance des données

  Savez-vous que vous générez quotidiennement un certain nombre de données ? Oui, tout le monde le fait consciemment ou inconsciemment. Et au fil du temps, la quantité de données que nous générons chaque jour ne fera qu'augmenter. Il a été affirmé que la quantité de données actuellement disponibles aujourd'hui se multiplierait sporadiquement à la vitesse de l'éclair.

  Par conséquent, il est évident qu'avec l'augmentation des données, il y aura également une forte demande de data scientists afin de gérer les ensembles de données et les structures existantes . L'équilibre et la gestion de cet équilibre de données dépendent grandement de l'avenir de la science des données.

• La réalité virtuelle sera conviviale

  Sans aucun doute, partout dans le monde, il y a une recrudescence des apports de l'intelligence artificielle, et de nombreuses entreprises en dépendent. Avec l'introduction de concepts modernisés et avancés tels que le Neutral Networking et le Deep Learning, les perspectives du Big Data sont sûres de prospérer avec ces innovations actuelles.

  

  Dans presque toutes les ramifications de la vie, l'apprentissage automatique est actuellement introduit et utilisé. De plus, VR – Réalité Virtuelle et AR – Réalité Augmentée, traversent de grands processus de développement. De plus, il y a de fortes chances que les interactions et l'interdépendance entre les humains et la machine se dirigent vers une augmentation et un progrès monumentaux.

  Ainsi, dans un avenir proche, la Réalité Virtuelle et d'autres concepts connexes seront largement très conviviaux.

• Mise à jour de la blockchain avec la science des données

  Blockchain fait référence à la technologie majeure qui traite des crypto-monnaies telles que Bitcoin. Pour que les transactions de données au sein de l'échange Blockchain soient sécurisées et enregistrées, la science des données est nécessaire. Avec la sécurité des données, il y aura une croissance au sein de l'industrie. Les scientifiques des données seront chargés de maintenir les données et de résoudre tous les problèmes liés aux données .

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Comment se préparer à l'avenir de la science des données

Ayant compris qu'il existe de grands potentiels dans l' avenir de la science des données , vous vous demandez probablement : comment mon entreprise peut-elle s'y préparer ? Nous avons mis en évidence ci-dessous quatre moyens majeurs de maximiser les chances d'exceller dans un monde hautement numérisé avec l' essor de la science des données :

• Une unité de science des données

  Il est important de savoir que si une entreprise ou une organisation a une taille particulière ; alors la création d'une unité dédiée à la science des données est la meilleure décision à prendre. L'avantage de créer une unité d'analyse est qu'il est beaucoup plus facile de réutiliser les compétences des employés .

  Toute industrie ou entreprise peut créer et optimiser l'existence d'une unité de science des données ; de la banque et de la finance, des assurances, des universités, des agences gouvernementales aux sociétés commerciales également .

• Standardisation

  La pratique de procédures standardisées est également nécessaire. L'avantage de procéder ainsi est de faciliter la numérisation et probablement l'automatisation des procédures dans un avenir proche. Par conséquent, les données recueillies à partir de processus automatisés plus faciles à mettre à l'échelle sont généralement moins compliquées et moins susceptibles d'erreurs que les procédures recueillies manuellement.

• Adoption de la science des données

  Alors que le monde devient plus avancé, il est nécessaire que les entreprises adoptent la pratique consistant à utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique et à utiliser ces résultats pour prendre des décisions d'entreprise. Cependant, le problème ici est que la plupart des employés verraient cette étape comme une annulation de leur pertinence dans l'entreprise.

  Par conséquent, il est primordial que les employés combinent leurs compétences existantes avec les algorithmes, afin de produire des décisions d'entreprise tactiques encore plus élevées. Il convient de noter que l'avenir du travail dépend du succès de la coopération entre l'homme et la machine.

• Toujours expérimenter

  L'expérimentation a toujours été importante dans n'importe quel domaine. Ainsi, il est nécessaire d'explorer de nouveaux ensembles de données et de tester comment ils peuvent être modifiés pour optimiser vos modèles existants. Le fait est qu'il existe une chaîne illimitée de données inexplorées qui attendent d'être utilisées. Le fait est que, quel que soit le risque d'échec lors de l'expérimentation, n'ayez jamais peur de tenter de nouvelles explorations d'ensembles de données. En fin de compte, vous seriez heureux d'avoir continué à essayer.

Conclusion

Il est grand temps que l'ensemble des humains s'aventurent dans les potentiels inexploités de la science des données. Alors que la quantité de données augmente constamment, il devient inévitable pour nous de nous adapter et de maximiser les opportunités dans l' avenir de la science des données.

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