6 grandes fatores que moldam o futuro da ciência de dados

Basicamente, a ciência de dados envolve o uso de ferramentas de aprendizado de máquina, juntamente com a aplicação de análises para liberar valor nos dados. Atualmente, há uma onda de crescimento varrendo o campo da ciência de dados como resultado do aumento da quantidade de dados, algoritmos avançados de aprendizado de máquina e melhores recursos de computação.

Devido a esses recursos e efeitos indispensáveis que a ciência de dados tem e continuará a ter em nossas vidas, este artigo abordará a necessidade da ciência de dados , as tendências que levam ao futuro da ciência de dados(1) e como empresas e indivíduos podem preparar adequadamente para o futuro .

• Introdução
• Futuro da ciência de dados
• Como preparar
• Conclusão

O futuro da ciência de dados

Tendo elaborado o conceito de ciência de dados, é pertinente considerar alguns fatores que demonstram a grande potencialidade evidente no futuro da ciência de dados . Esses fatores explicam as razões pelas quais as empresas e organizações contemporâneas vão e começaram a olhar para o futuro positivo que a ciência de dados reserva para elas.

• Incapacidade das empresas de lidar com dados

  A cada minuto , diferentes empresas e organizações coletam constantemente dados para suas respectivas transações. No entanto, o problema é que a maioria dessas organizações compartilha um desafio comum; que está analisando e categorizando os dados que foram coletados e armazenados.

  Assim, em situações tão terríveis, a única solução para as empresas é o serviço de um cientista de dados. Com a ciência de dados executada corretamente, essas organizações experimentarão um aumento na produtividade por meio do manuseio adequado e profissional dos dados.

  De fato, o futuro da ciência de dados trará uma solução para a incapacidade das empresas de lidar com dados de forma eficaz.

• Regulamentos de privacidade de dados revisados

  A realidade é que mais e mais pessoas estão exercendo cada vez mais cautela e alerta quando se trata de compartilhar seus dados com as empresas. Uma grande porcentagem de indivíduos está cética em abrir mão de certo grau de controle para as empresas. Isso é simplesmente resultado do aumento da conscientização sobre o roubo de dados e seus efeitos negativos.

  Assim, empresas respeitáveis ​​são sensíveis e deliberadas em manter as informações de seus clientes seguras e intactas. Para reforçar isso, o GDPR – Regulamento Geral de Proteção de Dados, foi aprovado pelos estados da União Europeia em maio de 2018.

  Também foi relatado que tal regulamento para proteção de dados será novamente aprovado pela Califórnia em 2020. Portanto, com os recentes Regulamentos Revisados ​​de Privacidade de Dados ocorrendo, o futuro da ciência de dados é muito brilhante.

• A ciência de dados está em constante evolução

  Como é, a mudança é a única coisa constante na vida. Portanto, qualquer campo sem potencial de desenvolvimento corre o risco de extinção. Deliciosamente, a ciência de dados está evoluindo e passando por mudanças progressivas que garantem uma infinidade de oportunidades no futuro próximo. Em pouco tempo, as especificações de trabalho em ciência de dados exigiriam especializações específicas.

  Assim, os indivíduos que decidem seguir uma carreira em ciência de dados podem maximizar suas oportunidades por meio dessas especializações específicas. De fato, a comunidade de ciência de dados está evoluindo rapidamente; o trem está se movendo, e muitos estão embarcando .

• Uma incrível inclinação no crescimento de dados

  Você sabe que gera uma certa quantidade de dados diariamente? Sim, todos conscientemente ou inconscientemente o fazem. E com o passar do tempo, a quantidade de dados que geramos todos os dias só aumentará. Foi alegado que a quantidade de dados atualmente disponíveis hoje se multiplicará esporadicamente na velocidade do relâmpago.

  Consequentemente, é óbvio que, com o aumento dos dados, haverá igualmente uma alta demanda por cientistas de dados para gerenciar os conjuntos e estruturas de dados existentes . O equilíbrio e o gerenciamento desse equilíbrio de dados dependem muito do futuro da ciência de dados.

• A realidade virtual será amigável

  Sem dúvida, em todo o mundo há um aumento nas contribuições da inteligência artificial, e muitas empresas dependem dela. Com a introdução de conceitos modernizados e avançados, como Neutral Networking e Deep Learning, as perspectivas de big data certamente florescerão com essas inovações atuais.

  

  Em quase todas as ramificações da vida, o aprendizado de máquina está sendo introduzido e usado. Além disso, VR – Realidade Virtual e AR – Realidade Aumentada, estão passando por grandes processos de desenvolvimento. Além disso, há uma grande chance de que as interações e a interdependência entre humanos e máquinas estejam caminhando para um aumento e progresso monumentais.

  Assim, em um futuro próximo, a Realidade Virtual e outros conceitos relacionados serão em grande parte muito amigáveis.

• Atualização de blockchain com ciência de dados

  Blockchain refere-se à principal tecnologia que lida com criptomoedas como o Bitcoin. Para que as transações de dados dentro da troca Blockchain sejam seguras e registradas, há necessidade de ciência de dados. Com a segurança dos dados, haverá um crescimento dentro da indústria. Os cientistas de dados serão encarregados de manter os dados e resolver todos os problemas relacionados a dados .

Leia também: O que é Ciência de Dados? Tudo o que você precisa saber

Como se preparar para o futuro da ciência de dados

Tendo entendido que existem grandes potenciais no futuro da ciência de dados , você provavelmente está se perguntando: como minha empresa pode se preparar? Destacamos abaixo quatro maneiras principais de maximizar a chance de se destacar em um mundo altamente digitalizado com a ascensão da ciência de dados:

• Uma unidade de ciência de dados

  É importante saber que se uma empresa ou organização tem um determinado tamanho; então a criação de uma unidade de ciência de dados dedicada é a melhor decisão a ser tomada. O benefício de criar uma unidade de análise é que torna muito mais fácil reutilizar as habilidades dos funcionários .

  Qualquer indústria ou empresa pode criar e otimizar a existência de uma unidade de ciência de dados; de bancos e finanças, seguros, academia, agências governamentais para corporações de negócios também .

• estandardização

  A prática de procedimentos padronizados é igualmente necessária. A vantagem de fazer isso é que facilita muito a digitalização e provavelmente a automação dos procedimentos em um futuro próximo. Portanto, os dados coletados de processos automatizados mais fáceis de dimensionar geralmente são menos complicados e menos suscetíveis a erros do que os procedimentos coletados manualmente.

• Adoção da Ciência de Dados

  À medida que o mundo está cada vez mais avançado, é necessário que as empresas adotem a prática de usar algoritmos de aprendizado de máquina e usar essas saídas na tomada de decisões da empresa. No entanto, a questão aqui é que a maioria dos funcionários veria essa etapa como uma anulação de sua relevância na empresa.

  Portanto, é primordial que os funcionários combinem suas habilidades existentes com os algoritmos, a fim de produzir decisões táticas ainda mais altas da empresa. Deve- se notar que o futuro do trabalho depende do sucesso da cooperação humana e da máquina .

• Sempre experimentar

  A experimentação sempre foi importante em qualquer campo. Assim, é necessário explorar novos conjuntos de dados e testar como eles podem ser modificados para otimizar seus modelos existentes. O fato é que existe uma cadeia ilimitada de dados inexplorados esperando para serem utilizados. O ponto é que, independentemente da chance de falhar ao experimentar, nunca tenha medo de tentar novas explorações de conjuntos de dados. No final, você ficaria feliz por continuar tentando.

Conclusão

Já é hora de todos os humanos se aventurarem nos potenciais inexplorados da ciência de dados. À medida que a quantidade de dados aumenta constantemente, torna-se inevitável adaptar e maximizar as oportunidades no futuro da ciência de dados.

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