6 ważnych czynników kształtujących przyszłość nauki o danych

Zasadniczo nauka o danych obejmuje wykorzystanie narzędzi uczenia maszynowego wraz z zastosowaniem analiz w celu odblokowania wartości w danych. Obecnie w dziedzinie data science przetacza się fala wzrostu w wyniku wzrostu ilości danych, zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego i lepszych zasobów obliczeniowych.

Ze względu na te niezbędne cechy i skutki , jakie nauka o danych ma i będzie wywierać na nasze życie, w tym artykule wyjaśnimy potrzebę nauki o danych , trendy prowadzące do przyszłości nauki o danych(1) oraz sposoby, w jakie firmy i osoby fizyczne mogą odpowiednio przygotować się na przyszłość .

• Wstęp
• Przyszłość nauki o danych
• Jak przygotować
• Wniosek

Przyszłość nauki o danych

Po opracowaniu koncepcji nauki o danych należy wziąć pod uwagę pewne czynniki, które pokazują ogromny potencjał widoczny w przyszłości nauki o danych . Czynniki te wyjaśniają powody, dla których współczesne firmy i organizacje będą i zaczęły patrzeć na pozytywną przyszłość, jaką niesie dla nich data science.

• Niezdolność firm do przetwarzania danych

  Co minutę różne firmy i organizacje stale gromadzą dane dotyczące swoich transakcji. Problem polega jednak na tym, że większość z tych organizacji ma wspólne wyzwanie; który analizuje i kategoryzuje dane, które zostały zebrane i przechowywane.

  Dlatego w tak tragicznych sytuacjach jedynym rozwiązaniem dla firm jest usługa data scientist. Przy prawidłowo przeprowadzonej analizie danych organizacje te odczują wzrost produktywności poprzez odpowiednią i profesjonalną obsługę danych.

  Rzeczywiście, przyszłość nauki o danych przyniesie rozwiązanie problemu niezdolności firm do efektywnego przetwarzania danych.

• Zmienione przepisy dotyczące prywatności danych

  W rzeczywistości coraz więcej osób wykazuje coraz większą ostrożność i czujność, jeśli chodzi o udostępnianie swoich danych firmom . Duży odsetek osób sceptycznie podchodzi do oddania firmom pewnego stopnia kontroli. Wynika to po prostu ze wzrostu świadomości kradzieży danych i jej negatywnych skutków.

  Dlatego renomowane firmy są wrażliwe i celowo dbają o bezpieczeństwo i nienaruszalność informacji swoich klientów. Aby to potwierdzić, w maju 2018 r. państwa Unii Europejskiej uchwaliły RODO – Ogólne rozporządzenie o ochronie danych.

  Doniesiono również , że taka regulacja dotycząca ochrony danych zostanie ponownie uchwalona przez Kalifornię w 2020 roku. W związku z tym, dzięki niedawnym zaktualizowanym przepisom dotyczącym prywatności danych, przyszłość nauki o danych jest bardzo świetlana.

• Nauka o danych stale się rozwija

  W rzeczywistości zmiana jest jedyną stałą rzeczą w życiu. Dlatego każde pole bez potencjału rozwojowego jest zagrożone wyginięciem. Rozkosznie, data science ewoluuje i przechodzi postępowe zmiany, które gwarantują mnóstwo możliwości w najbliższej przyszłości. W mgnieniu oka specyfikacje pracy w naukach o danych wymagałyby określonych specjalizacji.

  W ten sposób osoby, które zdecydują się na karierę w nauce danych, mogą zmaksymalizować swoje możliwości dzięki tym konkretnym specjalizacjom. Rzeczywiście, społeczność naukowców zajmujących się danymi szybko się rozwija; pociąg jedzie i wielu wsiada .

• Zdumiewający wzrost liczby danych

  Czy wiesz, że codziennie generujesz określoną ilość danych? Tak, każdy świadomie lub podświadomie to robi. A w miarę upływu czasu ilość danych, które codziennie generujemy, będzie tylko rosła. Twierdzi się, że ilość dostępnych obecnie danych będzie sporadycznie mnożyć się z prędkością błyskawicy.

  W konsekwencji oczywiste jest, że wraz ze wzrostem ilości danych będzie równie duże zapotrzebowanie na analityków danych, którzy będą zarządzać istniejącymi zbiorami i strukturami danych . Równowaga i zarządzanie tą równowagą danych w dużej mierze zależy od przyszłości nauki o danych.

• Rzeczywistość wirtualna będzie przyjazna

  Bez wątpienia na całym świecie następuje gwałtowny wzrost wkładu sztucznej inteligencji i wiele firm jest od niej uzależnionych. Wraz z wprowadzeniem zmodernizowanych i zaawansowanych koncepcji, takich jak neutralne sieci i głębokie uczenie, perspektywy Big Data z pewnością rozkwitną dzięki obecnym innowacjom.

  

  W prawie każdym aspekcie życia, uczenie maszynowe jest obecnie wprowadzane i wykorzystywane. Ponadto VR – Virtual Reality i AR – Augmented Reality przechodzą przez wielkie procesy rozwojowe. Co więcej, istnieje duża szansa, że ​​interakcje i współzależności między człowiekiem a maszyną zmierzają w kierunku monumentalnego wzrostu i postępu.

  Tak więc w najbliższej przyszłości Wirtualna Rzeczywistość i inne związane z nią koncepcje będą w dużej mierze bardzo przyjazne.

• Aktualizacja Blockchain za pomocą nauki o danych

  Blockchain odnosi się do głównej technologii zajmującej się kryptowalutami, takimi jak Bitcoin. Aby transakcje danych w ramach wymiany Blockchain były bezpieczne i rejestrowane, potrzebna jest nauka o danych. Dzięki bezpieczeństwu danych nastąpi wzrost w branży. Analitycy danych będą odpowiedzialni za utrzymanie danych i rozwiązywanie każdego problemu związanego z danymi .

Przeczytaj także: Co to jest nauka o danych? Wszystko co musisz wiedzieć

Jak przygotować się na przyszłość nauki o danych

Rozumiejąc, że w przyszłości data science kryje się ogromny potencjał , prawdopodobnie zastanawiasz się: jak moja firma może się przygotować? Poniżej wymieniliśmy cztery główne sposoby maksymalizacji szans na osiągnięcie doskonałości w wysoce zdigitalizowanym świecie wraz z rozwojem nauki o danych:

• Jednostka Nauki o Danych

  Ważne jest, aby wiedzieć, że jeśli firma lub organizacja ma określoną wielkość; wtedy utworzenie dedykowanej jednostki data science jest najlepszą decyzją do podjęcia. Zaletą utworzenia jednostki analitycznej jest to, że znacznie ułatwia ponowne wykorzystanie umiejętności pracowników .

  Każda branża lub firma może stworzyć i zoptymalizować istnienie jednostki data science; od bankowości i finansów, ubezpieczeń, środowisk akademickich, agencji rządowych po korporacje biznesowe .

• Normalizacja

  Równie konieczna jest praktyka standardowych procedur. Zaletą takiego postępowania jest to, że w najbliższej przyszłości bardzo ułatwia cyfryzację i prawdopodobnie automatyzację procedur. Dlatego dane zebrane z łatwiejszych do skalowania zautomatyzowanych procesów są zwykle mniej skomplikowane i mniej podatne na błędy niż procedury gromadzone ręcznie.

• Przyjęcie nauki o danych

  Ponieważ świat staje się coraz bardziej zaawansowany, firmy muszą przyjąć praktykę wykorzystywania algorytmów uczenia maszynowego i wykorzystywania tych wyników w podejmowaniu decyzji w firmie. Problem polega jednak na tym, że większość pracowników postrzegałaby ten krok jako unieważnienie ich znaczenia w firmie.

  Dlatego tak ważne jest, aby pracownicy połączyli swoje dotychczasowe umiejętności z algorytmami, aby tworzyć jeszcze bardziej taktyczne decyzje firmy. Należy zauważyć, że przyszłość pracy zależy od powodzenia współpracy człowieka i maszyny .

• Zawsze eksperymentuj

  Eksperymentowanie zawsze było ważne w każdej dziedzinie. Dlatego konieczne jest zbadanie nowych zestawów danych i przetestowanie, w jaki sposób można je modyfikować, aby zoptymalizować istniejące modele. Faktem jest, że istnieje nieograniczony łańcuch niezbadanych danych czekających na wykorzystanie. Chodzi o to, że niezależnie od szansy na niepowodzenie podczas eksperymentowania, nigdy nie bój się próbować nowszych eksploracji zbiorów danych. W końcu będziesz zadowolony, że nadal próbujesz.

Wniosek

Najwyższy czas, aby wszyscy ludzie odważyli się wkroczyć w niewykorzystany potencjał nauki o danych. Ponieważ ilość danych stale rośnie, nieuniknione staje się dostosowywanie i maksymalizowanie możliwości w przyszłości nauki o danych.

Inne przydatne zasoby:

Dlaczego technologia Data Science jest większa niż Big Data Analytics

Najlepsze narzędzia do analizy Big Data, które warto rozważyć w biznesie

Co to jest analiza Big Data? Przewodnik dla początkujących