데이터 과학의 미래를 형성하는 6가지 큰 요인

기본적으로 데이터 과학에는 데이터의 가치를 실현하기 위한 분석 적용과 함께 기계 학습 도구의 사용이 포함됩니다. 현재 데이터 양의 증가, 고급 기계 학습 알고리즘 및 더 나은 컴퓨팅 리소스의 결과로 데이터 과학 분야를 휩쓸고 있는 성장의 물결이 있습니다.

데이터 과학이 우리 삶에 갖고 있고 앞으로도 계속 가질 이러한 필수 불가결한 기능과 영향 으로 인해 이 기사에서는 데이터 과학의 필요성, 데이터 과학 의 미래를 이끄는 트렌드 (1) , 기업과 개인이 어떻게 할 수 있는지 설명할 것 입니다. 미래 를 위해 적절하게 준비하십시오 .

• 소개
• 데이터 과학의 미래
• 준비 방법
• 결론

데이터 과학의 미래

데이터 과학의 개념에 대해 자세히 설명한 후에는 데이터 과학의 미래에 분명히 나타날 큰 잠재력을 보여주는 특정 요소를 고려하는 것이 적절합니다 . 이러한 요소는 현대 기업과 조직이 데이터 과학이 보유하고 있는 긍정적인 미래를 바라보기 시작한 이유를 설명합니다.

• 기업의 데이터 처리 능력 부족

  1분 마다 서로 다른 비즈니스와 조직에서 각각의 거래에 대한 데이터를 지속적으로 수집합니다. 그러나 문제는 이러한 조직의 대부분이 공통적인 문제를 공유한다는 것입니다. 수집되어 저장된 데이터를 분석하고 분류하는 것입니다.

  따라서 이러한 위급한 상황에서 기업을 위한 유일한 솔루션은 데이터 과학자의 서비스입니다. 적절하게 실행된 데이터 과학을 통해 이러한 조직은 적절하고 전문적인 데이터 처리를 통해 생산성을 높일 수 있습니다.

  실제로 데이터 과학의 미래는 데이터 를 효과적으로 처리하지 못하는 기업의 무능력에 대한 솔루션을 제공할 것입니다.

• 개정된 데이터 개인 정보 보호 규정

  현실은 점점 더 많은 사람들이 기업과 데이터를 공유할 때 더 많은 주의와 주의를 기울이고 있다는 것 입니다 . 대다수의 개인이 회사에 일정 수준의 통제권을 포기하는 것에 대해 회의적입니다. 이는 단순히 데이터 도난 및 그 부정적인 영향에 대한 인식이 높아진 결과입니다.

  따라서 평판이 좋은 회사는 고객의 정보를 안전하고 손상되지 않게 유지하는 데 민감하고 신중합니다. 이를 뒷받침하기 위해 GDPR(일반 데이터 보호 규정)이 2018년 5월 유럽 연합 국가에서 통과되었습니다.

  또한 이러한 데이터 보호 규정은 2020년에 캘리포니아에서 다시 통과될 것이라고 보고되었습니다. 따라서 최근 개정된 데이터 개인 정보 보호 규정이 시행됨에 따라 데이터 과학의 미래 는 매우 밝습니다.

• 데이터 과학은 끊임없이 진화하고 있습니다

  말 그대로 변화는 인생에서 유일하게 변하지 않는 것입니다. 따라서 발전 가능성이 없는 분야는 모두 멸종 위기에 처해 있습니다. 기쁘게도 데이터 과학은 진화하고 있으며 가까운 미래에 많은 기회를 보장하는 점진적인 변화를 겪고 있습니다. 머지 않아 데이터 과학의 작업 사양에는 특정 전문화가 필요할 것입니다.

  따라서 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓기로 결정한 개인은 이러한 특정 전문 분야를 통해 기회를 극대화할 수 있습니다. 실제로 데이터 과학 커뮤니티는 빠르게 진화하고 있습니다. 기차가 움직이고 있고 많은 사람들이 탑승하고 있습니다.

• 놀라운 데이터 증가 추세

  매일 일정량의 데이터가 생성된다는 사실, 알고 계셨나요? 예, 모든 사람이 의식적으로든 무의식적으로든 그렇습니다. 그리고 시간이 지남에 따라 우리가 매일 생성하는 데이터의 양은 증가할 것입니다. 현재 사용 가능한 데이터의 양이 번개의 속도로 산발적으로 증가할 것이라고 주장되어 왔습니다.

  결과적으로, 데이터의 증가와 함께 기존 데이터 세트 및 구조 를 관리할 데이터 과학자에 대한 수요도 마찬가지로 높을 것이 분명합니다 . 이 데이터 균형의 균형과 관리는 데이터 과학의 미래에 크게 좌우됩니다 .

• 가상 현실은 친근할 것입니다

  의심의 여지 없이 전 세계적으로 인공 지능의 기여도가 급증하고 있으며 많은 기업이 이에 의존하고 있습니다. Neutral Networking 및 Deep Learning과 같은 현대화되고 고급 개념의 도입으로 빅 데이터 전망은 이러한 현재 혁신으로 번성할 것입니다.

  

  삶의 거의 모든 파급 효과에서 머신 러닝이 현재 도입되고 사용되고 있습니다. 또한 VR(가상 현실)과 AR(증강 현실)은 엄청난 발전 과정을 거치고 있습니다. 나아가 인간과 기계의 상호작용과 상호의존성이 비약적인 증가와 진보를 향하고 있을 가능성이 높다.

  따라서 가까운 장래에 가상 현실 및 기타 관련 개념은 대체로 매우 친숙할 것입니다.

• 데이터 과학으로 블록체인 업데이트

  블록체인은 비트코인과 같은 암호화폐를 다루는 주요 기술을 말합니다. 블록체인 거래소 내 데이터 거래가 안전하고 기록되기 위해서는 데이터 과학이 필요합니다. 데이터 보안과 함께 산업 내에서 성장이 있을 것입니다. 데이터 과학자는 데이터를 유지 관리하고 모든 데이터 관련 문제 를 해결하는 일을 담당하게 됩니다 .

더 읽어보기: 데이터 과학이란 무엇입니까? 알아야 할 모든 것

데이터 과학의 미래를 준비하는 방법

데이터 과학 의 미래에는 엄청난 잠재력이 있다는 것을 이해하고 나면 다음과 같은 궁금증이 생길 것입니다. 우리 회사는 어떻게 준비할 수 있을까요? 우리는 데이터 과학 의 부상 으로 고도로 디지털화된 세계 에서 두각을 나타낼 수 있는 기회를 극대화하는 네 가지 주요 방법을 아래에 강조했습니다.

• 데이터 과학 단위

  기업이나 조직이 특정 규모를 가지고 있는지 아는 것이 중요합니다. 그렇다면 전담 데이터 과학 부서를 만드는 것이 최선의 결정입니다. 분석 단위를 만들면 직원의 기술 을 훨씬 쉽게 재사용 할 수 있다는 이점이 있습니다.

  모든 산업이나 회사 는 데이터 과학 단위의 존재를 만들고 최적화 할 수 있습니다. 은행 및 금융, 보험, 학계, 정부 기관에서 기업에 이르기 까지 .

• 표준화

  표준화된 절차의 실행도 똑같이 필요합니다. 이렇게 하면 가까운 장래에 절차의 디지털화 및 자동화가 매우 쉬워진다는 이점이 있습니다. 따라서 확장이 용이한 자동화 프로세스에서 수집한 데이터는 일반적으로 수동으로 수집된 절차보다 덜 복잡하고 오류에 덜 취약합니다.

• 데이터 과학의 채택

  세상이 점점 더 발전함에 따라 기업은 머신 러닝 알고리즘을 사용하고 이러한 결과를 회사 결정에 사용하는 관행을 채택해야 합니다. 그러나 여기서 문제는 대부분의 직원이 이 단계를 회사와의 관련성에 따라 무효화하는 것으로 간주한다는 것입니다.

  따라서 직원들이 더 높은 전술적 회사 결정을 내리기 위해 기존 기술과 알고리즘을 결합하는 것이 가장 중요합니다. 작업 의 미래는 인간과 기계 협력의 성공에 달려 있다는 점에 유의해야 합니다 .

• 항상 실험

  실험은 모든 분야에서 항상 중요했습니다. 따라서 새로운 데이터 세트를 탐색하고 기존 모델을 최적화하기 위해 수정할 수 있는 방법을 테스트해야 합니다. 사실은 활용되기를 기다리는 미개척 데이터의 무한 체인이 있다는 것입니다. 요점은 실험할 때 실패할 가능성이 있더라도 데이터 세트에 대한 새로운 탐색을 시도하는 것을 두려워하지 않는다는 것입니다. 결국, 당신은 당신이 계속해서 기뻤을 것입니다.

결론

전 인류가 데이터 과학의 미개척 잠재력에 도전해야 할 때입니다. 데이터 양이 지속적으로 증가함에 따라 데이터 과학의 미래에 적응하고 기회를 극대화하는 것이 불가피합니다 .

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