Основные тенденции в области науки о данных, которые изменят отрасль в 2024 году

Наука о данных приобрела высокую популярность благодаря ее междисциплинарному и эффективному использованию. Внося свой вклад в инновационные дары человечеству, его различные разработки сделали задачи более эффективными, а принятие решений – более качественным. Тенденции в области науки о данных свидетельствуют об изменении времени и новых технологий. В статье представлен всеобъемлющий обзор последних тенденций в области науки о данных. Независимо от того, являетесь ли вы экспертом в области науки о данных или новичком, эти тенденции в области науки о данных помогут продвинуть ваш бизнес вперед.

Рост науки о данных в современную эпоху

В текущем сценарии мы видим высокоразвитую и хорошо изученную версию науки о данных, обеспечивающую колоссальный рост мира. Это способствовало развитию технологий, а также привело к увеличению объемов генерации данных. Вышеупомянутое стало возможным благодаря слиянию человеческих инноваций с машинным обучением и искусственным интеллектом. Результаты развития науки о данных способны предсказывать будущие модели и поведение. Они также привели к улучшению методов сбора и анализа данных об ошибках.

Изучив некоторую базовую и историческую информацию о науке о данных, этот термин стал синонимом использования в контексте информатики с 1960-х годов. Позже оно получило более точное определение. Он используется для обозначения «обзора методов обработки данных, используемых в различных приложениях». В 2001 году этот термин независимо относился к другому домену, но в последующие годы он приобрел большую популярность. Harvard Business Review в 2012 году назвал науку о данных «самой сексуальной профессией».

Приложения науки о данных

Наука о данных находит применение для изменения и облегчения различных рабочих мест в мире, например:

• Предоставляет инструменты для сбора, обработки и интерпретации данных из разных источников.
• Участвует в процессе принятия решений
• Объединяет междисциплинарные области, такие как аналитика, статистика, программирование, машинное обучение и майнинг.
• Выявляет скрытые закономерности для извлечения важной информации для данной области.
• Точно обрабатывает большие объемы данных
• Разрабатывает модели для автоматизации функций

Главные тенденции в области науки о данных в 2024 году

2024 год станет знаменательным годом для новых и продолжающихся тенденций в области науки о данных, формирующих отрасли во всем мире. Эти тенденции влияют на то, как данные анализируются и используются, а также на то, как ими управляют, хранят и защищают. Вот углубленный взгляд на основные тенденции в области науки о данных в 2024 году:

Дополненная аналитика

Дополненная аналитика использует искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) для автоматизации процессов анализа данных, позволяя пользователям получать ценную информацию более эффективно. Эта тенденция делает аналитику доступной для более широкого круга бизнес-пользователей, а не только для специалистов по обработке данных, тем самым ускоряя процессы принятия решений.

Обработка естественного языка (НЛП)

Технология НЛП развивается, позволяя машинам более точно понимать человеческий язык. В 2024 году НЛП будет извлекать информацию из данных на естественном языке, делая анализ данных более интуитивным и доступным для нетехнических пользователей.

Автоматизированное машинное обучение (AutoML)

AutoML оптимизирует процесс применения моделей машинного обучения к данным, позволяя неспециалистам использовать ML. Это демократизирует доступ к возможностям машинного обучения, позволяя большему количеству предприятий использовать прогнозную аналитику без специальных знаний.

ИИ как услуга (AIaaS)

AIAaS предоставляет предприятиям доступ к инструментам и технологиям искусственного интеллекта без значительных первоначальных инвестиций в оборудование и программное обеспечение. Эта тенденция способствует инновациям и внедрению ИИ в различных секторах, делая передовые возможности ИИ более доступными.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект является движущей силой в области науки о данных, а достижения в области алгоритмов и вычислительной мощности позволяют создавать более сложные модели. ИИ применяется в различных областях: от здравоохранения до финансов, для повышения эффективности и инноваций.

Большие данные в облаке

Интеграция больших данных с облачными технологиями обеспечивает масштабируемые, гибкие и экономичные решения для хранения и анализа данных. Эта тенденция облегчает обработку огромных объемов данных, поддерживая расширенную аналитику и приложения искусственного интеллекта.

Вычисление

Вычислительная среда развивается, чтобы удовлетворить потребности науки о данных, благодаря достижениям в области процессорных технологий, периферийных вычислений и квантовых вычислений, повышающих скорость и эффективность обработки и анализа данных.

Демократизация данных

Его цель — сделать данные доступными для неспециалистов, что позволит организациям принимать более обоснованные решения. Инструменты и платформы, поддерживающие эту тенденцию, становятся все более распространенными, разрушая барьеры доступа к данным.

Регулирование данных

С ростом важности данных регулирование становится решающим. Правительства и организации внедряют политику защиты персональных данных и обеспечения этичного использования ИИ, влияя на то, как данные собираются, хранятся и используются.

Ответственный ИИ

Ответственный ИИ фокусируется на этических соображениях, прозрачности и справедливости в приложениях ИИ. Эта тенденция набирает обороты: организации отдают приоритет разработке этических и подотчетных решений в области искусственного интеллекта.

Блокчейн

Технология блокчейн изучается для обеспечения безопасности и целостности данных, особенно в приложениях, требующих безопасных и прозрачных транзакций. Его децентрализованный характер делает его многообещающим инструментом для управления и защиты данных.

Интеллект

Более широкая концепция интеллекта в науке о данных включает в себя применение искусственного интеллекта и машинного обучения для создания более умных и эффективных систем. Сюда входит все: от интеллектуальной автоматизации до интеллектуальных методов анализа данных.

Визуализация данных

Инструменты визуализации данных становятся все более совершенными, позволяя пользователям осмысленно взаимодействовать с данными. Эти инструменты помогают сделать сложные данные более понятными, облегчая понимание и принятие решений.

Прогнозный анализ

Прогнозный анализ продолжает оставаться мощной тенденцией: компании используют исторические данные для прогнозирования будущих тенденций, поведения и результатов. Это имеет решающее значение для стратегического планирования и управления рисками.

Автоматическая очистка данных

Инструменты автоматической очистки данных упрощают подготовку данных к анализу, устраняют неточности и повышают качество данных. Такая автоматизация экономит время и повышает надежность анализа данных.

Автоматизированная обработка данных

Подобно AutoML, автоматизированные инструменты обработки данных делают науку о данных более доступной, автоматизируя различные этапы рабочего процесса обработки данных, от подготовки данных до развертывания модели.

Облачная автоматизация и гибридные облачные сервисы

Облачная автоматизация и гибридные облачные сервисы оптимизируют облачные ресурсы, повышают эффективность и предлагают более гибкие решения для хранения и обработки данных. Это поддерживает масштабируемую и эффективную обработку рабочих нагрузок больших данных.

Фабрика данных

Технология Data Fabric предлагает гибкий и отказоустойчивый подход к управлению данными, интегрируя данные между платформами и средами. Это поддерживает более унифицированную инфраструктуру данных, обеспечивая беспрепятственный доступ к данным и их анализ.

Машинное обучение

Машинное обучение по-прежнему находится в центре науки о данных: постоянные исследования и разработки расширяют возможности моделей ML. Это обеспечивает более точные прогнозы и более сложный анализ данных в различных областях.

Акцент на практических данных

Акцент смещается на то, чтобы сделать данные пригодными для действий, гарантируя, что выводы, полученные в результате анализа данных, приведут к принятию обоснованных решений и ощутимым результатам.

Генеративный ИИ

Генеративный ИИ открывает новые возможности для генерации данных и творчества: от создания реалистичных изображений и текстов до моделирования данных для обучения моделей ИИ. Это открывает новые возможности для инноваций и исследований.

Квантовые вычисления

Квантовые вычисления начинают влиять на науку о данных, предлагая возможность решать сложные проблемы гораздо быстрее, чем классические компьютеры. Это может произвести революцию в криптографии, материаловедении и моделировании сложных систем.

Гиперавтоматизация

Гиперавтоматизация объединяет несколько тенденций, включая технологии искусственного интеллекта, машинного обучения и автоматизации, для автоматизации как можно большего количества бизнес-процессов. Эта всеобъемлющая тенденция оптимизирует эффективность, снижает затраты и позволяет принимать более гибкие и обоснованные решения.

Вклад науки о данных в отрасли

Различные типы отраслей извлекают выгоду из науки о данных. Вот список некоторых известных из них:

• Здравоохранение: анализ данных пациентов и диагностика выполняются с помощью моделей, разработанных с использованием науки о данных. Он также используется при открытии лекарств, лечении и выявлении закономерностей.
• Энергетика. Область прогнозной аналитики помогает прогнозировать спрос, производство, потребление и распределение энергии. Они также повышают эффективность энергетических сетей.
• Бизнес: Наука о данных способствует прогнозированию и анализу рыночных тенденций, анализу данных о клиентах и ​​оптимизации бизнес-задач.
• Транспорт и логистика: применение рассматривается в области прогнозного технического обслуживания транспортных средств. Оптимизация маршрутов и прогнозирование спроса. Компании, занимающиеся логистикой, используют науку о данных посредством аналитики для оптимизации процессов цепочки поставок, повышения эффективности доставки и сокращения затрат.
• Финансы: Инновационные хакерские технологии требуют шага вперед по сравнению с методами борьбы. Наука о данных обеспечивает быстрое обнаружение мошенничества в режиме реального времени. Он анализирует финансовые рынки, чтобы прогнозировать будущее поведение и давать рекомендации, одновременно способствуя принятию эффективных инвестиционных решений.
• Маркетинг и реклама. Указанный сектор извлекает выгоду из Data Science посредством сегментации клиентов, таргетированной рекламы и оптимизации кампаний. Это также помогает в персонализированной кампании.
• Образование: оптимизирует образовательные программы, анализирует успеваемость учащихся и способствует персонализированному обучению.
• Телекоммуникации: прогнозирование оттока клиентов, оптимизация сети, выявление проблем и обнаружение мошенничества — это коммуникации в этом секторе.
• Интернет вещей: помогает прогнозировать структуру трафика и сбои оборудования, а также анализировать данные датчиков с устройств Интернета вещей.
• Сельское хозяйство. Сельскохозяйственный сектор извлекает выгоду из оптимизации посевов, точного земледелия и прогнозирования урожайности. Сенсорный анализ спутниковых изображений в режиме реального времени для поддержания здоровья сельскохозяйственных культур и оптимизации орошения повышает производительность сельского хозяйства.
• Социальные сети. Наука о данных способна выявлять влиятельных лиц, предлагать будущие стратегии рекламы и роста, рекомендовать контент и понимать поведение пользователей.
• Обработка естественного языка: Наука о данных в НЛП является основой распознавания текста и речи. Часто используемый в чат-ботах и ​​других вспомогательных технологиях, он начинает разрабатывать более изощренных и сложных понимающих ботов.

Новые тенденции в области науки о данных

Важными новыми тенденциями в области науки о данных являются:

TinyML и малые данные

Маленькие данные относятся к быстрой и интеллектуальной обработке данных. Он находит применение в автоматических транспортных средствах и других задачах, требующих оперативного решения. Алгоритмы TinyML — это еще один удобный для пользователя аспект науки о данных, который предлагает эффективную функциональность при небольшом объеме памяти.

АвтоМЛ

AutoML — это тенденция, которая способствует разработке приложений на основе машинного обучения. Здесь модели обучаются, чтобы покрыть нехватку экспертов в области программирования и кодирования. Внедрение автоматизации задач упрощает создание моделей, алгоритмов и нейронных сетей.

Дополненная аналитика

Сочетание машинного обучения, НЛП и искусственного интеллекта упрощает обработку, анализ, обработку и визуализацию данных. Этот прогресс привел к точным прогнозам и разработке комплексных отчетов с более подробной и точной информацией.

Конвергенция

Компиляция Интернета вещей, искусственного интеллекта, сверхбыстрых сетей и облачных вычислений — это последние тенденции в области науки о данных. Они способствуют развитию умных заводов, домов и городов.

Большие данные в облаке

Облачное хранилище данных обеспечивает гибкость, экономичность и масштабируемость. Это приводит к легкому решению сложных аналитических задач.

ИИ и базы данных на базе облака

В решении проблемы хранения данных компания Data Science внесла свой вклад с помощью облачного искусственного интеллекта и баз данных. Эффективная и действенная будущая тенденция потенциально может сэкономить много времени и обеспечить простоту доступа.

Визуализация данных

Обеспечение графического представления данных в интригующих и привлекательных форматах для обобщения данных является острой необходимостью. Он пользуется популярностью благодаря простоте интерпретации графиков, карт и диаграмм, позволяющих видеть тенденции, выбросы и закономерности в данных.

Сосредоточьтесь на периферийном интеллекте

Периферийные вычисления или периферийный интеллект включают обработку данных локально на устройствах или на «границе» сети, ближе к тому месту, где они генерируются. Периферийные вычисления, обеспечивая эффективность использования полосы пропускания и обработку в реальном времени, предлагают решения на шаг впереди облачных сервисов.

Ответственный ИИ

Эволюция ИИ от угрозы к ответственному ИИ была трудным путем. ИИ разрабатывается, чтобы быть способным принимать этические решения, лишенные предвзятости и прозрачности, для глубокого понимания процесса принятия решений.

Заключение

Тенденции в области науки о данных бурно развиваются в области технологий. Эта область сама по себе включает в себя дополнительные актуальные аспекты, которые способствуют росту специализаций. Чтобы преуспеть в отрасли, необходимо постоянно учиться и оставаться в курсе событий. Аналитическая часть — это необходимость на данный момент, и чтобы помочь вам в этом, Simplilearn разработал курс Data Scientist. Программа предлагается в сотрудничестве с IBM и Университетом Пердью. Зарегистрируйтесь и учитесь у экспертов отрасли!

Часто задаваемые вопросы

1. Что движет быстрым развитием науки о данных?

Быстрое развитие науки о данных обусловлено доступностью экспоненциально растущих данных, технологических достижений и инструментов с открытым исходным кодом, при этом основной вклад вносят машинное обучение и искусственный интеллект.

2. Каковы этические проблемы, связанные с достижениями в области науки о данных?

Этические проблемы, возникающие в ходе разработки, включают предвзятость, подотчетность, конфиденциальность и прозрачность.

3. Каково будущее науки о данных?

Будущее науки о данных будет в первую очередь связано с периферийными вычислениями, этикой и ответственным искусственным интеллектом, автоматизированным машинным обучением, объяснимым искусственным интеллектом и другими.

4. Почему наука о данных сегодня так популярна?

Популярность науки о данных обусловлена ​​ценностью для бизнеса, обилием данных, междисциплинарным характером, возможностями трудоустройства, инновациями и решением проблем, а также легкой доступностью образовательных ресурсов.