塑造數據科學未來的 6 大因素

已發表: 2020-02-21

基本上，數據科學涉及使用機器學習工具，以及應用分析來釋放數據中的價值。目前，由於數據量的增加、先進的機器學習算法和更好的計算資源，數據科學領域正掀起一股增長浪潮。

由於數據科學已經並將繼續對我們的生活產生這些不可或缺的特性和影響，本文將闡述對數據科學的需求、引領數據科學未來的趨勢(1)以及公司和個人如何能夠為未來做好充分準備。

表中的內容

數據科學的未來

在闡述了數據科學的概念之後，有必要考慮某些因素，這些因素表明數據科學未來的巨大潛力是顯而易見的。 這些因素解釋了當代企業和組織為什麼會並且已經開始關注未來數據科學對他們有利的原因。

公司無法處理數據
每分鐘，不同的企業和組織都在不斷地為各自的交易收集數據。然而，問題是這些組織中的大多數都面臨著共同的挑戰。它正在分析和分類已收集和存儲的數據。

因此，在這種可怕的情況下，公司唯一的解決方案是數據科學家的服務。通過正確執行數據科學，這些組織將通過對數據進行充分和專業的處理來提高生產力。
事實上，數據科學的未來將為企業無法有效處理數據帶來解決方案。

修訂的數據隱私條例
現實情況是，在與企業共享數據時，越來越多的人越來越謹慎和警覺。很大一部分人對放棄對公司一定程度的控制持懷疑態度。這僅僅是由於人們對數據盜竊及其負面影響的認識提高了。
因此，信譽良好的公司在保持客戶信息安全和完整方面是敏感和謹慎的。為了支持這一點，歐盟各國於 2018 年 5 月通過了 GDPR（通用數據保護條例）。
另據報導，加利福尼亞州將在 2020 年再次通過此類數據保護法規。因此，隨著最近修訂的數據隱私法規的出台，數據科學的未來非常光明。

數據科學不斷發展
事實上，變化是生活中唯一不變的事情。因此，任何沒有發展潛力的領域都有滅絕的危險。令人高興的是，數據科學正在發展並經歷著漸進式的變化，這保證了在不久的將來會有大量的機會。很快，數據科學的工作規範就需要特定的專業知識。

因此，決定從事數據科學職業的個人可以通過這些特定的專業來最大化他們的機會。事實上，數據科學社區正在迅速發展。火車正在行駛，許多人正在上車。

數據增長的驚人增長
你知道你每天都會產生一定數量的數據嗎？是的，每個人都自覺或不自覺地這樣做。隨著時間的推移，我們每天生成的數據量只會不斷增加。據稱，目前可用的數據量將以閃電般的速度偶爾增加。
因此，很明顯，隨著數據的增加，對數據科學家的需求同樣很高，以管理現有的數據集和結構。這種數據平衡的平衡和管理很大程度上取決於數據科學的未來。

虛擬現實將是友好的
毫無疑問，全世界都在掀起人工智能的貢獻熱潮，許多企業都在依賴它。隨著中性網絡和深度學習等現代化和先進概念的引入，大數據前景肯定會隨著這些當前的創新而蓬勃發展。

在生活的幾乎每一個分支中，目前都在引入和使用機器學習。此外，VR（虛擬現實）和 AR（增強現實）正在經歷巨大的發展過程。此外，人類與機器之間的相互作用和相互依存關係很有可能正朝著巨大的增長和進步前進。
因此，在不久的將來，虛擬現實和其他相關概念將在很大程度上非常友好。

使用數據科學進行區塊鏈更新
區塊鍊是指處理比特幣等加密貨幣的主要技術。為了使區塊鏈交易所中的數據交易安全並被記錄，就需要數據科學。有了數據安全，行業內就會有增長。數據科學家將負責維護數據並解決每個與數據相關的問題。

另請閱讀：什麼是數據科學？你需要知道的一切

了解了數據科學未來的巨大潛力後，您可能想知道：我的公司該如何準備？ 隨著數據科學的興起，我們強調了以下四種主要方法，以最大限度地提高在高度數字化的世界中脫穎而出的機會：

數據科學單元
重要的是要知道一個企業或組織是否有特定的規模；那麼創建一個專門的數據科學部門是最好的決定。創建分析單元的好處是可以更輕鬆地重用員工的技能。
任何行業或公司都可以創建和優化數據科學單元的存在；從銀行和金融、保險、學術界、政府機構到商業公司。

標準化
標準化程序的實踐同樣必要。這樣做的好處是它可以在不久的將來使程序的數字化和可能的自動化變得非常容易。因此，與手動收集的程序相比，從更易於擴展的自動化流程收集的數據通常不太複雜且不易出錯。

採用數據科學
隨著世界變得越來越先進，公司有必要採用使用機器學習算法並將這些輸出用於公司決策的做法。然而，這裡的問題是，大多數員工會認為這一步是對他們在公司中的相關性的否定。

因此，員工將他們現有的技能與算法相結合，以產生更高的公司戰術決策至關重要。需要注意的是，未來的工作取決於人機合作的成功與否。

總是實驗
在任何領域，實驗一直都很重要。因此，有必要探索新的數據集並測試如何修改它們以優化現有模型。事實是，有無限的未探索數據鍊等待使用。關鍵是，無論實驗失敗的可能性如何，都不要害怕嘗試對數據集進行新的探索。最後，你會很高興你繼續嘗試。

現在是全人類冒險探索數據科學未開發潛力的時候了。隨著數據量的不斷增加，我們不可避免地要適應和最大化未來數據科學的機會。

為什麼數據科學技術比大數據分析更大

商業需要考慮的頂級大數據分析工具

什麼是大數據分析？初學者指南