6 mari factori care modelează viitorul științei datelor

Practic, știința datelor implică utilizarea instrumentelor de învățare automată, alături de aplicarea analizei pentru a debloca valoarea datelor. În prezent, există un val de creștere care se extinde în domeniul științei datelor ca urmare a creșterii cantității de date, a algoritmilor avansati de învățare automată și a resurselor de calcul mai bune.

Datorită acestor caracteristici și efecte indispensabile pe care știința datelor le are și va continua să le aibă în viețile noastre, acest articol va explica necesitatea științei datelor , tendințele care conduc către viitorul științei datelor(1) și modul în care companiile și persoanele fizice pot pregătiți în mod adecvat pentru viitor .

• Introducere
• Viitorul științei datelor
• Cum să se pregătească
• Concluzie

Viitorul științei datelor

După ce am elaborat conceptul de știință a datelor, este pertinent să luăm în considerare anumiți factori care demonstrează potențialul mare evident în viitorul științei datelor . Acești factori explică motivele pentru care întreprinderile și organizațiile contemporane vor și au început să se uite la viitorul pozitiv pe care știința datelor le deține.

• Incapacitatea companiilor de a manipula datele

  În fiecare minut , diferite companii și organizații colectează în mod constant date pentru tranzacțiile lor respective. Cu toate acestea, problema este că majoritatea acestor organizații au o provocare comună; care este analizarea și clasificarea datelor care au fost adunate și stocate.

  Astfel, în astfel de situații îngrozitoare, singura soluție pentru companii este serviciul unui data scientist. Cu știința datelor executată corespunzător, aceste organizații vor experimenta o creștere a productivității printr- o manipulare adecvată și profesională a datelor.

  Într-adevăr, viitorul științei datelor va aduce o soluție pentru incapacitatea companiilor de a gestiona datele în mod eficient.

• Reglementări revizuite privind confidențialitatea datelor

  Realitatea este că tot mai mulți oameni sunt din ce în ce mai precauți și vigilenți atunci când vine vorba de a-și partaja datele cu companiile. Un procent mare de indivizi sunt sceptici cu privire la renunțarea la un anumit grad de control către companii. Acest lucru este pur și simplu ca urmare a creșterii gradului de conștientizare a furtului de date și a efectelor sale negative.

  Astfel, companiile de renume sunt sensibile și deliberate în păstrarea informațiilor clienților lor în siguranță și intacte. Pentru a susține acest lucru, GDPR – Regulamentul general privind protecția datelor, a fost adoptat de statele Uniunii Europene în mai 2018.

  De asemenea, s-a raportat că o astfel de reglementare pentru protecția datelor va fi din nou adoptată de California în 2020. Prin urmare, odată cu desfășurarea recentelor Regulamente revizuite privind confidențialitatea datelor, viitorul științei datelor este foarte luminos.

• Știința datelor este în continuă evoluție

  Așa cum este, schimbarea este singurul lucru constant în viață. Prin urmare, orice domeniu fără potențial de dezvoltare este expus riscului de dispariție. Încântător, știința datelor evoluează și trece prin schimbări progresive care garantează o multitudine de oportunități în viitorul apropiat. În cel mai scurt timp, specificațiile postului în știința datelor ar necesita specializări specifice.

  Astfel, persoanele care decid să urmeze o carieră în știința datelor își pot maximiza oportunitățile prin aceste specializări specifice. Într-adevăr, comunitatea științei datelor evoluează rapid; trenul se mișcă și mulți se urcă la bord .

• O înclinație uimitoare în creșterea datelor

  Știți că generați o anumită cantitate de date zilnic? Da, toată lumea o face în mod conștient sau subconștient. Și, pe măsură ce trece timpul, cantitatea de date pe care o generăm zilnic va fi doar în creștere. S-a susținut că cantitatea de date disponibile în prezent se va înmulți sporadic cu viteza fulgerului.

  În consecință, este evident că, odată cu creșterea datelor, va exista, de asemenea, o cerere mare de oameni de știință de date, astfel încât să gestioneze seturile și structurile de date existente . Echilibrul și gestionarea acestui echilibru de date depind în mare măsură de viitorul științei datelor.

• Realitatea virtuală va fi prietenoasă

  Fără îndoială, peste tot în lume există o creștere a contribuțiilor inteligenței artificiale și multe companii depind de aceasta. Odată cu introducerea unor concepte modernizate și avansate, cum ar fi Neutral Networking și Deep Learning, perspectivele de date mari vor înflori cu siguranță cu aceste inovații actuale.

  

  În aproape toate ramificațiile vieții, învățarea automată este în prezent introdusă și utilizată. În plus, VR – Virtual Reality și AR – Augmented Reality, trec prin procese mari de dezvoltare. În plus, există șanse mari ca interacțiunile și interdependența dintre oameni și mașini să se îndrepte către o creștere și un progres monumental.

  Astfel, în viitorul apropiat, realitatea virtuală și alte concepte conexe vor fi în mare parte foarte prietenoase.

• Actualizarea blockchain cu știința datelor

  Blockchain se referă la tehnologia majoră care se ocupă de criptomonede precum Bitcoin. Pentru ca tranzacțiile de date din cadrul schimbului Blockchain să fie sigure și înregistrate, este nevoie de știința datelor. Cu securitatea datelor, va exista o creștere în industrie. Oamenii de știință de date vor fi însărcinați cu menținerea datelor și rezolvarea fiecărei probleme legate de date .

Citește și: Ce este știința datelor? Tot ce trebuie să știți

Cum să vă pregătiți pentru viitorul științei datelor

După ce ați înțeles că există potențiale mari în viitorul științei datelor , probabil vă întrebați: cum se poate pregăti compania mea? Am evidențiat mai jos patru modalități majore de a maximiza șansa de a excela într-o lume extrem de digitalizată odată cu ascensiunea științei datelor:

• O unitate de știință a datelor

  Este important de știut că dacă o afacere sau organizație are o anumită dimensiune; atunci crearea unei unități dedicate științei datelor este cea mai bună decizie de luat. Avantajul creării unei unități de analiză este că face mult mai ușoară reutilizarea abilităților angajaților .

  Orice industrie sau companie poate crea și optimiza existența unei unități de știință a datelor; de la banca și finanțe, asigurări, mediul academic, agenții guvernamentale până la corporații de afaceri .

• Standardizare

  Practicarea procedurilor standardizate este la fel de necesară. Avantajul de a face acest lucru este că face digitalizarea și probabil automatizarea procedurilor foarte ușoară în viitorul apropiat. Prin urmare, datele colectate din procesele automatizate mai ușor de scalat sunt de obicei mai puțin complicate și mai puțin susceptibile la erori decât procedurile colectate manual.

• Adoptarea științei datelor

  Pe măsură ce lumea devine din ce în ce mai avansată, este necesar ca companiile să adopte practica utilizării algoritmilor de învățare automată și utilizarea acestor rezultate în luarea deciziilor companiei. Cu toate acestea, problema aici este că majoritatea angajaților ar vedea acest pas ca o anulare a relevanței lor în companie.

  Prin urmare, este esențial ca angajații să-și combine abilitățile existente cu algoritmii, pentru a produce decizii tactice și mai mari ale companiei. Trebuie remarcat faptul că viitorul muncii depinde de succesul cooperării dintre oameni și mașini .

• Experimentează întotdeauna

  Experimentarea a fost întotdeauna importantă în orice domeniu. Astfel, este necesar să explorați noi seturi de date și să testați modul în care acestea pot fi modificate pentru a vă optimiza modelele existente. Faptul este că există un lanț nelimitat de date neexplorate care așteaptă să fie utilizate. Ideea este că, indiferent de șansa de a eșua la experimentare, nu vă fie teamă să încercați explorări mai noi ale seturi de date. Până la urmă, te-ai bucura că ai continuat să încerci.

Concluzie

Este timpul ca toți oamenii să se aventureze în potențialele neexploatate în știința datelor. Pe măsură ce cantitatea de date crește în mod constant, devine inevitabil pentru noi să ne adaptăm și să maximizăm oportunitățile în viitorul științei datelor.

Alte resurse utile:

De ce tehnologia Data Science este mai mare decât Big Data Analytics

Cele mai importante instrumente de analiză a datelor mari de luat în considerare pentru afaceri

Ce este Big Data Analytics? Ghid pentru începători