塑造数据科学未来的 6 大因素

已发表: 2020-02-21

基本上，数据科学涉及使用机器学习工具，以及应用分析来释放数据中的价值。目前，由于数据量的增加、先进的机器学习算法和更好的计算资源，数据科学领域正掀起一股增长浪潮。

由于数据科学已经并将继续对我们的生活产生这些不可或缺的特性和影响，本文将阐述对数据科学的需求、引领数据科学未来的趋势(1) ，以及公司和个人如何能够为未来做好充分准备。

表中的内容

数据科学的未来

在阐述了数据科学的概念之后，有必要考虑某些因素，这些因素证明了数据科学未来的巨大潜力。 这些因素解释了当代企业和组织为什么会并且已经开始关注未来数据科学对他们有利的原因。

公司无法处理数据
每分钟，不同的企业和组织都在不断地为各自的交易收集数据。然而，问题是这些组织中的大多数都面临着共同的挑战。它正在分析和分类已收集和存储的数据。

因此，在这种可怕的情况下，公司唯一的解决方案是数据科学家的服务。通过正确执行数据科学，这些组织将通过对数据进行充分和专业的处理来提高生产力。
事实上，数据科学的未来将为企业无法有效处理数据带来解决方案。

修订的数据隐私条例
现实情况是，在与企业共享数据时，越来越多的人越来越谨慎和警觉。很大一部分人对放弃对公司一定程度的控制持怀疑态度。这仅仅是由于人们对数据盗窃及其负面影响的认识提高了。
因此，信誉良好的公司在保持客户信息安全和完整方面是敏感和谨慎的。为了支持这一点，欧盟各国于 2018 年 5 月通过了 GDPR（通用数据保护条例）。
另据报道，加利福尼亚州将在 2020 年再次通过此类数据保护法规。因此，随着最近修订的数据隐私法规的出台，数据科学的未来非常光明。

数据科学不断发展
事实上，变化是生活中唯一不变的事情。因此，任何没有发展潜力的领域都有灭绝的危险。令人高兴的是，数据科学正在发展并经历着渐进式的变化，这保证了在不久的将来会有大量的机会。很快，数据科学的工作规范就需要特定的专业知识。

因此，决定从事数据科学职业的个人可以通过这些特定的专业来最大化他们的机会。事实上，数据科学社区正在迅速发展。火车正在行驶，许多人正在上车。

数据增长的惊人增长
你知道你每天都会产生一定数量的数据吗？是的，每个人都自觉或不自觉地这样做。随着时间的推移，我们每天生成的数据量只会不断增加。据称，目前可用的数据量将以闪电般的速度偶尔增加。
因此，很明显，随着数据的增加，对数据科学家的需求同样很高，以管理现有的数据集和结构。这种数据平衡的平衡和管理很大程度上取决于数据科学的未来。

虚拟现实将是友好的
毫无疑问，全世界都在掀起人工智能的贡献热潮，许多企业都在依赖它。随着中性网络和深度学习等现代化和先进概念的引入，大数据前景肯定会随着这些当前的创新而蓬勃发展。

在生活的几乎每一个分支中，目前都在引入和使用机器学习。此外，VR（虚拟现实）和 AR（增强现实）正在经历巨大的发展过程。此外，人类与机器之间的相互作用和相互依存关系很有可能正朝着巨大的增长和进步前进。
因此，在不久的将来，虚拟现实和其他相关概念将在很大程度上非常友好。

使用数据科学进行区块链更新
区块链是指处理比特币等加密货币的主要技术。为了使区块链交易所中的数据交易安全并被记录，就需要数据科学。有了数据安全，行业内就会有增长。数据科学家将负责维护数据并解决每个与数据相关的问题。

另请阅读：什么是数据科学？你需要知道的一切

了解了数据科学未来的巨大潜力后，您可能想知道：我的公司该如何准备？ 随着数据科学的兴起，我们强调了以下四种主要方法，以最大限度地提高在高度数字化的世界中脱颖而出的机会：

数据科学单元
重要的是要知道一个企业或组织是否有特定的规模；那么创建一个专门的数据科学部门是最好的决定。创建分析单元的好处是可以更轻松地重用员工的技能。
任何行业或公司都可以创建和优化数据科学单元的存在；从银行和金融、保险、学术界、政府机构到商业公司。

标准化
标准化程序的实践同样必要。这样做的好处是它可以在不久的将来使程序的数字化和可能的自动化变得非常容易。因此，与手动收集的过程相比，从更易于扩展的自动化流程收集的数据通常不太复杂且不易出错。

采用数据科学
随着世界变得越来越先进，公司有必要采用使用机器学习算法并将这些输出用于公司决策的做法。然而，这里的问题是，大多数员工会认为这一步是对他们在公司中的相关性的否定。

因此，员工将他们现有的技能与算法相结合，以产生更高的公司战术决策至关重要。需要注意的是，未来的工作取决于人机合作的成功与否。

总是实验
在任何领域，实验一直都很重要。因此，有必要探索新的数据集并测试如何修改它们以优化现有模型。事实是，有无限的未探索数据链等待使用。关键是，无论实验失败的可能性如何，都不要害怕尝试对数据集进行新的探索。最后，你会很高兴你继续尝试。

现在是全人类冒险探索数据科学未开发潜力的时候了。随着数据量的不断增加，我们不可避免地要适应和最大化未来数据科学的机会。

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