10 лет науки о данных и инноваций в области больших данных

«Мы доверяем Богу; все остальные приносят данные» — Уильям Эдвардс Деминг.

Вокруг нас наблюдается взрывной поток данных, а наука о данных и большие данные трансформируют наш мир и влияют на нашу повседневную жизнь, как никогда раньше. Data Science, включающая в себя машинное обучение, искусственный интеллект и многое другое, представляет собой универсальную технологию, которая сегодня является жизненно важным аспектом многих бизнес-операций.

Такие компании, как Uber, Google, Facebook и многие другие, создали группы по исследованию программного обеспечения в области науки о данных, чтобы развивать свой бизнес за счет повышения точности и точности своих моделей машинного обучения. Университеты отреагировали на возросшую потребность в талантах в этой области, введя курсы электронного обучения по науке о данных для учащихся любого уровня подготовки.

Последнее десятилетие стало свидетелем феноменального роста в области науки о данных и больших данных. Давайте рассмотрим его краткую историю и его эволюцию на протяжении многих лет.

С нетерпением ждете своей следующей карьеры в области науки о данных? Запишитесь на курс Data Science Bootcamp.

Специалист по обработке и анализу данных назван самой популярной профессией 21 века

За последнее десятилетие произошло много достижений в области науки о данных, включая появление термина «наука о данных».

К 2010 году термин «наука о данных» полностью проник в технический жаргон. Статья 2010 года, опубликованная в Экономист говорят специалисты по данным “объедините навыки программиста, статистика и рассказчика/художника, чтобы извлечь золотые самородки, спрятанные под горами данных.“ Эрик Шмидт, исполнительный председатель Google, рассказывает конференции, которая показала, что объем данных, генерируемых сегодня каждые два дня, примерно равен тому, что было создано с начала человеческой цивилизации до 2003 года.

Спрос на специалистов по данным

К 2012 году роль «специалиста по данным» стала «специалистом по обработке данных».самая сексуальная работа 21 векаВ период с 2011 по 2012 год количество вакансий специалистов по обработке данных выросло на 1500%, что указывает на растущую потребность в таких специалистах и ​​растущую популярность науки о данных как темы – потока технологий, которые стали невероятно полезными и развитыми.

В 2011 году Apache выпустила Hadoop версии 1, опередив суперкомпьютеры и реализацию Google MapReduce.

В этом же году пересматривались хранилища данных. В 2011 году Джеймс Диксон, технический директор Pentaho, впервые назвал большие неструктурированные хранилища данных «озером данных». Озеро данных — это большой централизованный репозиторий, в котором нет иерархии или организации отдельных фрагментов данных. Диксон предложил новый взгляд на проблему, что стало поворотным моментом в мире науки о данных. Вместо предварительной классификации данных в точке входа, как это делается в хранилищах данных, он предположил, что лучше хранить данные в большом и легкодоступном хранилище и использовать его для анализа данных по мере возникновения необходимости путем организации и просеивания данных. фрагмент данных. Сегодня Hadoop и озера данных могут работать вместе, чтобы повысить эффективность вашей аналитики за счет точной обработки данных для повышения эффективности бизнес-операций.

Рост науки о данных продолжается

Наука о данных и большие данные, которые начались со статистики и статистических моделей, глубоко укоренившихся в области науки о данных, за последние пять-шесть лет развились и включили концепции искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО).

Искусственный интеллект вступает в битву науки о данных

2015 год стал знаковым для науки о данных, когда искусственный интеллект (ИИ), а также методы глубокого обучения и машинного обучения (ML) постепенно стали ощущаться в сфере науки о данных. В 2015 году Джек Кларк из Bloomberg написал, что это был знаковый год для Google. Компания Google увеличила количество своих программных проектов на основе искусственного интеллекта с «спорадического использования» до более чем 2700 проектов за год.

Мы стали свидетелями перехода ИИ из мира художественной литературы и кино в реальность, и за последнее десятилетие он успешно занял авангард технологических инноваций. Мы видели множество реальных применений ИИ в нашей повседневной жизни. Благодаря предоставлению компаниям возможности отправлять нам персонализированные рекомендации по покупкам и развлечениям и множеству других повседневных приложений, научно-фантастическая идея беспилотных транспортных средств стала очень реальной. Вероятно, сегодня вы передвигаетесь с искусственным интеллектом в кармане в виде приложений для распознавания речи, встроенных в ваш смартфон.

Сейчас компании встраивают ИИ в свои основные продукты, и эта технология поддерживает каждый сектор: от HR, бухгалтерского учета и здравоохранения до образования, продаж и обслуживания клиентов, позволяя предприятиям экономить деньги, время и ресурсы.

Большие данные помогают крупному бизнесу

За последнее десятилетие стоимость жестких дисков резко упала, что побудило компании и правительства хранить большие объемы данных. Это, в свою очередь, ускорило необходимость поиска новых способов его защиты. Сегодня поразительное количество данных можно хранить, а затем анализировать для самых разных целей, достигая понимания, основанного на больших данных.

Поскольку все больше и больше компаний осознают влияние решений, основанных на данных, на их прибыль, они хранят все больше и больше данных. За последнее десятилетие мы увидели, как компании использовали интеллектуальные инновации, основанные на данных, для усиления своих стратегий роста и разработки продуктов, целевых клиентов или установления ключевых показателей эффективности. Анализ больших данных привел к появлению новых инструментов прогнозного анализа, которые могут предсказывать рыночные тенденции, новые способы функционирования предприятий и новые рабочие роли внутри организаций.

Облачные вычисления меняют подход предприятий к информационным технологиям

За последнее десятилетие облачные вычисления также изменили подход организаций к информационным технологиям. Потребовалось некоторое время, чтобы справиться с проблемами безопасности, которые преследовали технологию облачных вычислений. Но сегодня большинство из нас так или иначе используют облачные приложения как часть нашей работы. Почти все организации приняли подход, ориентированный на облако.

Рост облачных технологий также оказывает влияние на развитие и внедрение других инновационных технологий, таких как Интернет вещей (IoT). Такие идеи, как умные города, никогда не были бы возможны без облачных технологических приложений, используемых для мониторинга, а сбор данных в режиме реального времени был бы невозможен.

Новые правила в области интеллектуального анализа данных

Новые правила в области интеллектуального анализа данных стали, пожалуй, самым большим изменением, которое легло в основу всех аспектов эволюции науки о данных. Поскольку безудержный сбор данных стал обычным явлением, необходимость принятия всеобъемлющего закона для защиты данных стала велением часа. После долгих обсуждений в 2018 году в ЕС был введен в действие Общий регламент по защите данных (GDPR), а в США последовал Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA), который стал наиболее всеобъемлющим нормативным актом, регулирующим использование, передачу и распространение данных. удалось.

Заинтересованы в карьере в области науки о данных? Попробуйте ответить на эти вопросы по науке о данных с помощью практических тестовых вопросов по R и оцените свой уровень подготовки.

Предприятиям нужны таланты в области науки о данных — электронное обучение может помочь вам построить карьеру

По данным Forrester, к этому году бизнес, основанный на данных «в совокупности составит 1,2 триллиона долларов, что больше, чем 333 миллиарда долларов в 2015 году».

Большие данные и наука о данных вошли в нашу повседневную жизнь и изменили методы работы современного бизнеса. Новые технологии проложили путь к новым должностям в организациях в таких секторах, как фармацевтика, банковское дело, технологии, здравоохранение и т. д.

Если вы заинтересованы в построении карьеры в области науки о данных с прибыльной оплатой и льготами, курсы электронного обучения по науке о данных и большим данным от Simplilearn могут стать отличным местом для начала в этом направлении. Зарегистрируйтесь сегодня и развивайте навыки, которые обеспечат вашу карьеру в будущем в постоянно меняющейся среде больших данных.