如今，“數據科學(xué)”一詞涵蓋了人工智能(AI)、機器學(xué)習(ML)、物聯(lián)網(wǎng)、深度學(xué)習等新興技術(shù)。簡(jiǎn)而言之，它是數據推斷、算法計算、分析和技術(shù)的結合，有助于解決復雜的業(yè)務(wù)問(wèn)題。
數據科學(xué)可以幫助企業(yè)使用先進(jìn)工具和技術(shù)實(shí)現與提取、分析、呈現原始數據相關(guān)的復雜業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化。隨著(zhù)技術(shù)的飛速發(fā)展和數據以驚人的速度生成，保持最新?tīng)顟B(tài)并能夠預測未來(lái)趨勢至關(guān)重要。
數據科學(xué)學(xué)習平臺開(kāi)發(fā)商DataCamp公司首席執行官Martijn Theuwissen在發(fā)表的一篇文章中指出，企業(yè)應該為五大數據科學(xué)趨勢做好準備，并將在2020年及以后將業(yè)務(wù)推向新的高度。
數據點(diǎn)1：人工智能加速業(yè)務(wù)發(fā)展
在過(guò)去的幾年中，人工智能已逐漸被各種規模的企業(yè)采用，并已成為主流技術(shù)。并且有各種跡象表明，在未來(lái)幾年里，人工智能還會(huì )繼續發(fā)展下去。如今正處于使用人工智能的起步階段，到2020年底，很可能看到人工智能在科學(xué)領(lǐng)域和商業(yè)行業(yè)中的更高級應用。推動(dòng)這一快速增長(cháng)的因素是，人工智能使企業(yè)能夠顯著(zhù)提高其業(yè)務(wù)流程和運營(yíng)的有效性和效率。人工智能在管理客戶(hù)和客戶(hù)數據方面也取得了巨大進(jìn)步。
對于一些財務(wù)和人力資源有限的企業(yè)而言，部署人工智能技術(shù)將繼續面臨挑戰，但是對于那些愿意進(jìn)行投資的企業(yè)來(lái)說(shuō)，回報最明顯的是使用人工智能開(kāi)發(fā)的高級應用程序以及機器學(xué)習和其他技術(shù)所帶來(lái)的回報改變人們的工作方式。
自動(dòng)化機器學(xué)習是另一個(gè)趨勢，它將在未來(lái)幾個(gè)月內取得重大進(jìn)展，因為它有助于通過(guò)改進(jìn)數據管理來(lái)轉變數據科學(xué)。這將推動(dòng)對有抱負的數據科學(xué)家進(jìn)行更專(zhuān)業(yè)的培訓，以幫助他們理解和實(shí)施深度學(xué)習。
數據點(diǎn)2：物聯(lián)網(wǎng)的快速增長(cháng)
根據調研機構IDC公司的報告，到今年年底，對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的投資規模預計將達到1萬(wàn)億美元，這清楚地表明了智能和互聯(lián)設備的預期增長(cháng)。許多人已經(jīng)在使用應用程序和設備來(lái)控制其家用電器，例如電磁爐、冰箱、空調和電視。這些都是主流物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的示例，即使用戶(hù)不了解其背后的技術(shù)。諸如Google Assistant、Amazon Alexa和Microsoft Cortana之類(lèi)的智能設備使人們能夠輕松地實(shí)現家務(wù)勞動(dòng)的自動(dòng)化。企業(yè)使用這些設備及其業(yè)務(wù)應用程序，并開(kāi)始對該技術(shù)進(jìn)行更多投資只是時(shí)間問(wèn)題。最可能的進(jìn)步將體現在制造業(yè)中，例如應用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來(lái)優(yōu)化工廠(chǎng)的生產(chǎn)情況。
數據點(diǎn)3：大數據分析的演進(jìn)
有效的大數據分析無(wú)疑會(huì )幫助企業(yè)獲得重大的競爭優(yōu)勢，并幫助他們實(shí)現其主要目標。如今，企業(yè)使用諸如Python之類(lèi)的不同工具和技術(shù)來(lái)分析其大數據。更進(jìn)一步，人們看到更多的企業(yè)專(zhuān)注于確定當前發(fā)生的某些事件背后的原因。預測分析通過(guò)幫助企業(yè)識別趨勢，并預測未來(lái)可能發(fā)生的事情而發(fā)揮了重要作用。例如，使用預測分析根據客戶(hù)的購買(mǎi)和/或瀏覽歷史記錄確定客戶(hù)的興趣。銷(xiāo)售和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)業(yè)人員可以分析這些模式，以制定更有針對性的戰略，以吸引新客戶(hù)，并提高現有客戶(hù)的保留率。亞馬遜等公司還利用預測模型，考慮到各個(gè)社區的需求，對倉庫進(jìn)行庫存管理。
數據點(diǎn)4：邊緣計算的興起
如今，傳感器在很大程度上負責將邊緣計算推向技術(shù)最前沿。這種進(jìn)步將會(huì )持續下去，很大程度上要歸功于物聯(lián)網(wǎng)接管主流計算系統的發(fā)展。這項技術(shù)為企業(yè)提供了在數據源附近存儲流數據并使用實(shí)時(shí)功能對其進(jìn)行分析的機會(huì )。
邊緣計算還為需要高端存儲設備和更大網(wǎng)絡(luò )帶寬空間的大數據分析提供了有效的替代方法。隨著(zhù)收集數據的設備和傳感器數量呈指數級增長(cháng)，越來(lái)越多的企業(yè)采用邊緣計算技術(shù)，因為它具有解決帶寬、延遲和連接性問(wèn)題的能力。此外，將邊緣計算技術(shù)與云計算技術(shù)相結合可提供同步的基礎設施，從而可以最大程度地減少和減輕與數據分析和管理相關(guān)的風(fēng)險。
數據點(diǎn)5：對數據科學(xué)安全專(zhuān)業(yè)人員的需求不斷增長(cháng)
毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能和機器學(xué)習的采用將在IT和高科技行業(yè)中扮演許多新角色。因此，需求量很大的是數據科學(xué)安全專(zhuān)業(yè)人員。商業(yè)市場(chǎng)已經(jīng)吸引了許多精通人工智能、機器學(xué)習、數據科學(xué)和計算機科學(xué)的專(zhuān)家，但是仍然需要更專(zhuān)業(yè)的數據安全專(zhuān)業(yè)人員，他們可以安全地分析和處理客戶(hù)數據。為了執行這些功能，數據安全科學(xué)家必須精通Python等最新技術(shù)以及數據科學(xué)和數據分析中其他最常用的語(yǔ)言。對Python有清楚的了解可以幫助企業(yè)解決與數據科學(xué)安全性相關(guān)的問(wèn)題。
結論
數據科學(xué)是所有行業(yè)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之一。這就是對于采用這些技術(shù)的企業(yè)跟上最新趨勢至關(guān)重要的原因。上面概述的五種數據科學(xué)趨勢無(wú)疑將在2020年處于最前沿。掌握這些技術(shù)將有助于企業(yè)在某些方面改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，以便在部署這些技術(shù)時(shí)實(shí)現更大的增長(cháng)和投資回報率。
版權聲明：本文為企業(yè)網(wǎng)D1Net編譯，轉載需注明出處為：企業(yè)網(wǎng)D1Net，如果不注明出處，企業(yè)網(wǎng)D1Net將保留追究其法律責任的權利。
（責編：梅亞川）
如今，“數據科學(xué)”一詞涵蓋了人工智能(AI)、機器學(xué)習(ML)、物聯(lián)網(wǎng)、深度學(xué)習等新興技術(shù)。簡(jiǎn)而言之，它是數據推斷、算法計算、分析和技術(shù)的結合，有助于解決復雜的業(yè)務(wù)問(wèn)題。
數據科學(xué)可以幫助企業(yè)使用先進(jìn)工具和技術(shù)實(shí)現與提取、分析、呈現原始數據相關(guān)的復雜業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化。隨著(zhù)技術(shù)的飛速發(fā)展和數據以驚人的速度生成，保持最新?tīng)顟B(tài)并能夠預測未來(lái)趨勢至關(guān)重要。
數據科學(xué)學(xué)習平臺開(kāi)發(fā)商DataCamp公司首席執行官Martijn Theuwissen在發(fā)表的一篇文章中指出，企業(yè)應該為五大數據科學(xué)趨勢做好準備，并將在2020年及以后將業(yè)務(wù)推向新的高度。
數據點(diǎn)1：人工智能加速業(yè)務(wù)發(fā)展
在過(guò)去的幾年中，人工智能已逐漸被各種規模的企業(yè)采用，并已成為主流技術(shù)。并且有各種跡象表明，在未來(lái)幾年里，人工智能還會(huì )繼續發(fā)展下去。如今正處于使用人工智能的起步階段，到2020年底，很可能看到人工智能在科學(xué)領(lǐng)域和商業(yè)行業(yè)中的更高級應用。推動(dòng)這一快速增長(cháng)的因素是，人工智能使企業(yè)能夠顯著(zhù)提高其業(yè)務(wù)流程和運營(yíng)的有效性和效率。人工智能在管理客戶(hù)和客戶(hù)數據方面也取得了巨大進(jìn)步。
對于一些財務(wù)和人力資源有限的企業(yè)而言，部署人工智能技術(shù)將繼續面臨挑戰，但是對于那些愿意進(jìn)行投資的企業(yè)來(lái)說(shuō)，回報最明顯的是使用人工智能開(kāi)發(fā)的高級應用程序以及機器學(xué)習和其他技術(shù)所帶來(lái)的回報改變人們的工作方式。
自動(dòng)化機器學(xué)習是另一個(gè)趨勢，它將在未來(lái)幾個(gè)月內取得重大進(jìn)展，因為它有助于通過(guò)改進(jìn)數據管理來(lái)轉變數據科學(xué)。這將推動(dòng)對有抱負的數據科學(xué)家進(jìn)行更專(zhuān)業(yè)的培訓，以幫助他們理解和實(shí)施深度學(xué)習。
數據點(diǎn)2：物聯(lián)網(wǎng)的快速增長(cháng)
根據調研機構IDC公司的報告，到今年年底，對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的投資規模預計將達到1萬(wàn)億美元，這清楚地表明了智能和互聯(lián)設備的預期增長(cháng)。許多人已經(jīng)在使用應用程序和設備來(lái)控制其家用電器，例如電磁爐、冰箱、空調和電視。這些都是主流物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的示例，即使用戶(hù)不了解其背后的技術(shù)。諸如Google Assistant、Amazon Alexa和Microsoft Cortana之類(lèi)的智能設備使人們能夠輕松地實(shí)現家務(wù)勞動(dòng)的自動(dòng)化。企業(yè)使用這些設備及其業(yè)務(wù)應用程序，并開(kāi)始對該技術(shù)進(jìn)行更多投資只是時(shí)間問(wèn)題。最可能的進(jìn)步將體現在制造業(yè)中，例如應用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來(lái)優(yōu)化工廠(chǎng)的生產(chǎn)情況。
數據點(diǎn)3：大數據分析的演進(jìn)
有效的大數據分析無(wú)疑會(huì )幫助企業(yè)獲得重大的競爭優(yōu)勢，并幫助他們實(shí)現其主要目標。如今，企業(yè)使用諸如Python之類(lèi)的不同工具和技術(shù)來(lái)分析其大數據。更進(jìn)一步，人們看到更多的企業(yè)專(zhuān)注于確定當前發(fā)生的某些事件背后的原因。預測分析通過(guò)幫助企業(yè)識別趨勢，并預測未來(lái)可能發(fā)生的事情而發(fā)揮了重要作用。例如，使用預測分析根據客戶(hù)的購買(mǎi)和/或瀏覽歷史記錄確定客戶(hù)的興趣。銷(xiāo)售和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)業(yè)人員可以分析這些模式，以制定更有針對性的戰略，以吸引新客戶(hù)，并提高現有客戶(hù)的保留率。亞馬遜等公司還利用預測模型，考慮到各個(gè)社區的需求，對倉庫進(jìn)行庫存管理。
數據點(diǎn)4：邊緣計算的興起
如今，傳感器在很大程度上負責將邊緣計算推向技術(shù)最前沿。這種進(jìn)步將會(huì )持續下去，很大程度上要歸功于物聯(lián)網(wǎng)接管主流計算系統的發(fā)展。這項技術(shù)為企業(yè)提供了在數據源附近存儲流數據并使用實(shí)時(shí)功能對其進(jìn)行分析的機會(huì )。
邊緣計算還為需要高端存儲設備和更大網(wǎng)絡(luò )帶寬空間的大數據分析提供了有效的替代方法。隨著(zhù)收集數據的設備和傳感器數量呈指數級增長(cháng)，越來(lái)越多的企業(yè)采用邊緣計算技術(shù)，因為它具有解決帶寬、延遲和連接性問(wèn)題的能力。此外，將邊緣計算技術(shù)與云計算技術(shù)相結合可提供同步的基礎設施，從而可以最大程度地減少和減輕與數據分析和管理相關(guān)的風(fēng)險。
數據點(diǎn)5：對數據科學(xué)安全專(zhuān)業(yè)人員的需求不斷增長(cháng)
毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能和機器學(xué)習的采用將在IT和高科技行業(yè)中扮演許多新角色。因此，需求量很大的是數據科學(xué)安全專(zhuān)業(yè)人員。商業(yè)市場(chǎng)已經(jīng)吸引了許多精通人工智能、機器學(xué)習、數據科學(xué)和計算機科學(xué)的專(zhuān)家，但是仍然需要更專(zhuān)業(yè)的數據安全專(zhuān)業(yè)人員，他們可以安全地分析和處理客戶(hù)數據。為了執行這些功能，數據安全科學(xué)家必須精通Python等最新技術(shù)以及數據科學(xué)和數據分析中其他最常用的語(yǔ)言。對Python有清楚的了解可以幫助企業(yè)解決與數據科學(xué)安全性相關(guān)的問(wèn)題。
結論
數據科學(xué)是所有行業(yè)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之一。這就是對于采用這些技術(shù)的企業(yè)跟上最新趨勢至關(guān)重要的原因。上面概述的五種數據科學(xué)趨勢無(wú)疑將在2020年處于最前沿。掌握這些技術(shù)將有助于企業(yè)在某些方面改進(jìn)業(yè)務(wù)流程，以便在部署這些技術(shù)時(shí)實(shí)現更大的增長(cháng)和投資回報率。
版權聲明：本文為企業(yè)網(wǎng)D1Net編譯，轉載需注明出處為：企業(yè)網(wǎng)D1Net，如果不注明出處，企業(yè)網(wǎng)D1Net將保留追究其法律責任的權利。
