2019年塑造数据科学的最佳趋势

解开数据的力量是现代企业的首要任务。充斥着今天组织涌现的无法解释的数据海啸是一种伪装的祝福，使他们能够探索他们所有人都不知道的自身业务的无限潜力。数据的可靠性对许多人来说似乎不真实，但绝对不能低估。科幻电影中我们都在成长期间观看并希望这些事件真实存在的事件实际上可以通过打开我们对无数数据科学世界的大门而变为现实。

数据科学无处不在，其独特的品质使其成为一个快速起搏的领域，它与一个总是问'为什么'的好奇孩子相似?数据科学的本质在于深入了解事实并提出相关见解。剖析数据并了解其原因和方法是这一知识领域的最大卖点。

今天，组织被淹没在大量数据中，如果以正确的方式使用，可以带来难以想象的大量利润。简单来说，大量数据也被称为“大数据”，突出了导致“巨额利润”的业务的“大局”。我们有数据来证明这一点。专家表示，有可能使用大数据解决方案节省大约3000亿至4500亿美元的医疗支出。

这就引出了一个问题 - 什么是数据科学?

数据科学是一个笼统的术语，围绕着各种各样的过程和系统，这些过程和系统围绕着具有改变世界的无限知识。主要目标是从复杂，原始和可怕的数据中识别隐藏的模式，并产生相关的见解，以增加业务价值，并确定未来特定事件的发生。随着每年的过去，新的发展将会发生，每一次，它都会变成更好的东西。

2017年，企业向人们介绍了数据科学的专业知识以及机器学习，而人工智能和深度学习刚刚起步。同样的主题在2018年流行，区块链，数字双胞胎和无服务器计算等新流行语在整个数据科学领域大放异彩。

以下是将在2019年带来令人兴奋的机会的新兴趋势。

1.机器学习和数据科学的整合

2019年将见证物理和虚拟世界的融合。通过采用最先进的数据技术，全球各地的企业将通过转换模式。他们将修改他们的传统流程，并将功效注入整个系统，以吸引更多的利润。

然而，这也意味着数据科学家将面临高度，复杂的挑战，并包含众多其他角色。他们将不得不重新发明，探索令人困惑的问题，并在现代技术中获得实力。

而且，由于业务分析不仅会受到数据科学的影响，而且会受到多种方式的影响，因此公司将更加重视大数据科学家。虽然组织会跳上自动化的道路，但它不会导致人类角色的消失。在这种情况下，雇主将继续获得拥有大数据认证的灵巧的专业人士，他们被认为是最佳的。

此外，预测分析将在自动化机器学习的支持下达到一个全新的水平，而扩展现实和聊天机器人将改变服务和产品营销的面貌。人工智能技术为客户提供前所未有的定制体验，因此，传统解决方案，实时模拟和交互式演示的可视化将成为主流。

2. AI领域的漂移

2018年充满了人工智能。毫无疑问，它是分析世界中最受关注的应用程序。人工智能正在使人类对话成为昔日的趋势，并通过技术支持的对话提升消费者的满意度。

然而，技术专家认为人工智能仍处于婴儿期阶段，提供像Alexa和Siri这样的私人助理只是预告它未来能够实现的目标。计算机先驱艾伦·图灵表示真正的人工智能尚未成熟，纽约大学的神经科学和心理学教授加里·马库斯也有类似的观点，他曾表示认为我们接近人工智能的人是深刻的误解。

因此，预计人工智能将在2019年加快步伐并获得更多相关性。除此之外，获得AI认证的趋势将加速，因为迫切需要费力的人来解开这个领域的奥秘。

3.扩大数据科学工作

随着数据科学部署率的不断提高，就业市场似乎是一把双刃剑，因为组织将放大现代技术和工具的利用率，这些技术和工具将执行数据科学家的工作，同时，它将令人担忧使企业无需人工专家的干预即可理解机器导向的解决方案。

根据劳工统计局的报告，信息研究和计算机科学家的就业率将会提高19%，与其他职业的平均水平相比，这种趋势被认为更快。这十年间将生产近5,400个工作岗位。

数据科学家的工资将会上涨

对数据科学家的需求飙升将导致竞争激励的趋势。从入门级到职业生涯中期到顶级科学家，按照公平的薪酬标准获得报酬。Payscale表明，平均而言，数据科学家每年的收入约为91,000美元。其中，前10%将获得120,000美元，而最低10%将获得每年约62,000美元。

除了深入关注解决安全和隐私问题之外，2019年将以积极使用人工智能为标志。解释新算法以得出某些结论将获得突出地位。对于有志于学习数据科学的人来说，新兵训练营和MOOC将是司空见惯的。技术分析专业人员的需求量很大。通过数据科学的自动化将继续快速发展，尽管如此，数据科学家仍然是安全的，至少到2030年。如果现在是成为数据科学家的最佳时机，那么现在就是这样。

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！