تنبؤ صناعة علوم البيانات لعام 2022

لقد وصلنا إلى عام جديد - وحان الوقت للتنبؤ بالاتجاه في الاتجاه! وفقًا لعلماء البيانات ، ستكون هناك قفزة هائلة في تطبيق علم البيانات في عام 2022. ستجعل خوارزميات علوم البيانات المختلفة المطبقة على مجموعات البيانات الضخمة المهام أكثر تساهلاً.

وفقًا لبعض تنبؤات صناعة علوم البيانات ، اعتبارًا من عام 2022 ، سيصبح أداء البيانات مع التحليلات أكثر أهمية بالنسبة للمهام. وفقًا لتنبؤات صناعة علوم البيانات الصادرة عن شركة Gartner لعام 2022 ، يبدو أن الرؤساء التنفيذيين والمدراء التنفيذيين والمبتكرين التحليليين يعززون خططهم الإستراتيجية لزيادة الإنتاجية من خلال علم البيانات التطبيقي.

يقول نيك إلبرين ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Domino Data Labs: "تقوم المنظمات بإجراء تخفيضات شديدة في الميزانية في العديد من المجالات للتغلب على آثار COVID-19 والحفاظ على استمرار أعمالها". وأضاف أيضًا: "بحلول عام 2022 ، نتوقع أن يقدم الكثيرون أو يعززون استثماراتهم في علوم البيانات لدفع قرارات الأعمال المهمة التي قد تحدث فرقًا بين البقاء والتصفية".

يواجهنا تحليل الأعمال الرقمية ومستقبلها إمكانيات مختلفة لتحليلات البيانات على قطاعات مختلفة. تحمل توقعات علم البيانات لعام 2022 تحولات متنوعة وتحل التحديات التي يجب على مدراء المعلومات وقادة تحليلات البيانات تبنيها وتقديمها في تخطيطهم للاستراتيجيات الناجحة. المزيد من التنفيذ ، المزيد من فرص العمل.

سيؤدي ذلك أيضًا إلى ازدهار الابتكارات وتطبيقات علوم البيانات في أسواق مختلفة ، بما في ذلك البيع بالتجزئة والرعاية الصحية والصناعات التحويلية. دعونا نلقي نظرة على القطاعات المختلفة التي ستشهد تغييرًا وفقًا لتنبؤات صناعة علوم البيانات لعام 2022 .

تنبؤ صناعة علوم البيانات 2022

بدأت الشركات بالفعل في إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات عبر المؤسسة والصناعات مع استهداف المزيد من الموظفين لاستخراج رؤى في الوقت الفعلي. إذا كان هناك شيء واحد جيد أظهره لنا موقف COVID-19 بشكل أكثر وضوحًا ، فهو الاعتماد على البيانات أكثر. لتحقيق أقصى استفادة من البيانات التي تم إنشاؤها ، تحتاج المؤسسات إلى إنفاق المزيد على فرص العمل والابتكارات وأساليب حل المشكلات وتنمية مهارات الموظفين. فيما يلي بعض القطاعات التي يتطلع تنبؤات صناعة علوم البيانات إليها لمشاهدة الإثراء.

كم عدد فرص العمل المتاحة لخبراء علوم البيانات؟

يوجد أكثر من 2،50،000 شركة تجارة إلكترونية على مستوى العالم. لذلك ، من الواضح أن هذه الشركات سوف تتطلب قوة عاملة كبيرة من محللي البيانات وعلماء البيانات لتحليل كميات هائلة من البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم. وفقًا لآخر استطلاع أجرته Analytics Insight ، في عام 2022 ، ستظهر أكثر من 3037810 فرصة عمل جديدة. تقوم الشركات الناشئة والشركات متعددة الجنسيات بنشر أدوار وظيفية لخبراء علوم البيانات على مستوى العالم وفي الولايات المتحدة. إنه يشير بوضوح إلى أن البيانات هي أداة تجميع كبيرة لفرص العمل.

المشكلات الجديدة التي سيحلها علم البيانات بكفاءة

في العام الماضي ، يبدو أن عام 2022 هو تيار من الفرص لازدهار الاتجاهات التقنية. وفقًا لبعض التوقعات ، تعمل السحابة الهجينة ، والآلات الذكية ، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، وأنظمة الرعاية الصحية ، والصناعات التحويلية ، وغيرها من المجالات الواسعة الأخرى على إعداد مناهج حل المشكلات من خلال أدوات تحليل البيانات ونماذج التعلم الآلي. فيما يلي بعض قائمة أهم المشكلات الشائعة التي سيحلها علم البيانات.

o ستقود أنظمة الأتمتة والآلات الذكية المدعومة عبر علم البيانات الأدوار الحاسمة لأتمتة المهام التنظيمية. سيعزز عملية الأتمتة الروبوتية (RPA) لجلب الجهود منخفضة القيمة والتركيز على الأنشطة عالية القيمة. إن جمع البيانات ونمذجة الخوارزميات لاستخراج الذكاء من تلك البيانات هو هدف الشركات.

سيؤدي نشر واستخدام السحابة إلى تنفيذ استخدام تحليلات البيانات بالكامل. نظرًا لتزايد قوة الحساب بشكل كبير وتصبح البيانات ميسورة التكلفة بشكل أكبر ويسهل الوصول إليها ، تركز التكنولوجيا السحابية والتي لا تحتوي على خادم بشكل أكبر على الحساب والبيانات الموجودة بالداخل لتسهيل النشر والتحليل. في عام 2022 ، سنرى أيضًا علماء البيانات يركزون على المشكلات المعقدة للتكنولوجيا بدون خادم والصعوبات الواضحة في حل السحابة الهجينة باستخدام تحليلات البيانات بشكل أكثر فعالية.

ستصبح نماذج البرمجة اللغوية العصبية الآن أكثر سخاءً من أي وقت مضى. سوف تكون البرمجة اللغوية العصبية (NLP) قادرة على توليف المشاكل المعقدة ومجموعات البيانات الكبيرة لتشغيل المحادثات بين الإنسان والآلة بشكل أكثر فعالية. بالاقتران مع تحليلات البيانات ، ستعمل أدوات الذكاء الاصطناعي ونماذج ML بكفاءة على الاستفادة من مختلف مراحل تحليل البيانات.

تعلم دورات تحليل البيانات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

تحاول البرمجة اللغوية العصبية ، جنبًا إلى جنب مع خوارزميات علوم البيانات ، استخراج التعرف الواضح على الكلام ويتم تنفيذها أيضًا في العديد من اللغات الأصلية الأخرى. ستساعد خوارزميات تعلم الآلة بشكل أكثر كفاءة خطوات معالجة اللغة مثل تركيب الجملة ، وترميز الكلمات ، والتنبؤ بجزء من الكلام ، وتحليل التبعية ، والتعرف على الكيانات المسماة ، وما إلى ذلك.

الابتكارات في علم البيانات

يدعم علم البيانات نماذج التعلم العميق لفترة طويلة الآن. وفقًا لتوقعات صناعة علوم البيانات لعام 2022 ، ستزداد شعبية نماذج التعلم العميق واسعة النطاق. ستنتج الأجهزة الذكية من الجيل التالي وتستهلك بيانات أجهزة الاستشعار من إنترنت الأشياء.

تخطط المؤسسات أيضًا لجعل الحوسبة الذكية تصل إلى حافة وظيفة الصناعة ، مما يسمح للأجهزة بالعمل في كل صناعة تقريبًا. ستساعد إضافة الذكاء إلى أنظمة الاستشعار هذه أيضًا على تفاعل هذه الآلات مع البشر وبين بعضها البعض دون قيادة وتحكم مركزي (C & C). من المؤكد أنه سيفتح طرقًا جديدة للابتكار في الصناعات والشركات.

تستخدم المنظمات والشركات خوارزميات تحليلات البيانات بشكل مكثف في مجال الإعلام أيضًا. تساعد التطبيقات مثل فهم جمهورك وحشد الوسائط وتحليل أذواقهم منشئي محتوى الوسائط على اكتشاف المحتوى الذي يعتز به جمهورهم. وفقًا لتوقعات علم البيانات ، ستقوم الشركات بتحليل مجموعات البيانات الكبيرة التي تم إنشاؤها بواسطة الجمهور وخياراتهم لجلب محتوى وسائط جديد على النظام الأساسي الذي سيزدهر بالتأكيد. سيكون ذلك ممكنًا بمساعدة تحليلات البيانات ونماذج التعلم الآلي الفعالة.

يجري بحث آخر مع التعلم التعزيزي العميق وتعلم النقل لاكتشاف طرق جديدة لكتابة خوارزميات فعالة ونماذج تعلم الآلة التي تكون أكثر ملاءمة ، وبالتالي أكثر دقة وأقل تحيزًا. بدأت المنظمات تدريجيًا في تقدير القيمة الاقتصادية لعلوم البيانات والتحليلات. وفقًا للعديد من الشركات ، تصبح الأصول الرقمية التي لا تبلى أبدًا أكثر قيمة مع مرور الوقت لأنها أكثر استخدامًا.

من بين ممارسي علم البيانات ، في عام 2022 ، سيكون هناك تركيز كبير أيضًا على إمكانات هندسة الميزات ، كما يتوقع الدكتور ريوهي فوجيماكي ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة dot data. تتحدث هندسة الميزات عن استخدام معرفة المجال لاستخراج ميزات إضافية من البيانات غير المعالجة من خلال التنقيب عن البيانات وتحليلات البيانات. ستوفر هندسة الميزات ، المعروفة أيضًا باسم AutoML 2.0 ، أجيالًا مؤتمتة من الفرضيات تستكشف الآلاف والملايين من أنماط الفرضيات لأتمتة الاكتشاف والهندسة بمزيد من الوضوح والشفافية والرؤى.

تطبيقات علوم البيانات في الرعاية الصحية والصناعات التحويلية

تحظى علوم البيانات وتحليلات البيانات بشعبية في مجال الرعاية الصحية والصناعات التحويلية. في فرع الرعاية الصحية ، تستخدم المؤسسات علم البيانات التطبيقي للتنبؤ بالظروف الصحية للمريض ، وفهم الصور الطبية ، والمساعدة الافتراضية للمرضى ، وتتبع وفهم طفرة الأمراض ، وغير ذلك الكثير.

وفقًا لتنبؤات صناعة علوم البيانات ، بحلول عام 2022 ، ستستخدم صناعة الرعاية الصحية بشكل كبير علوم البيانات لفهم أسرار علم الوراثة وتوسيع نطاق أبحاث الجينوم. سيكون هناك اكتشاف جديد للأدوية حيث ستستخدم المنظمات مجموعات بيانات تكوين الأدوية لمحاكاة تكوينها من خلال تحليلات البيانات وخوارزميات تعلم الآلة. إنه يولد فرعًا جديدًا من الطب يسمى الطب التنبؤي الذي سيستخدم التحليل التنبئي لتقديم المزيد من الحلول للمشكلات.

تعد مناهج تحليل البيانات بارزة أيضًا في مجالات التصنيع والتجزئة لاكتشاف التنبؤ بالأخطاء والصيانة الوقائية. تطلب المنظمات نظامًا للتنبؤ وإدارة المخزون المستقل لفهم العمليات الصناعية المعقدة والتنبؤ بها.

تخطط المؤسسات لاستخدام نماذج التعلم الآلي لدمج علوم البيانات لتحسين أسعار المنتجات والخدمات اللوجستية بكفاءة. تدخل هذه النماذج وخوارزميات التحليل المستوى التالي بحلول عام 2022 للتنبؤ بمخاطر سلسلة التوريد وإدارتها بشكل أكثر دقة تلقائيًا.

لماذا لا يمكنك الهروب من تحسين مهاراتك؟

بغض النظر عن المهارات أو الدرجة أو الخبرة ، هناك دائمًا طريق لمتابعة علوم البيانات كخيار وظيفي. وفقًا لتنبؤات صناعة علوم البيانات لعام 2022 ، فإن الولايات المتحدة والهند هما أكبر دولتين تولدان طلبًا على أكثر من 50000 عالم بيانات وأكثر من 300000 فرصة عمل محلل بيانات.

المهارات المطلوبة لإعداد نفسك كمحللين للبيانات هي الإحصاء ، والبرمجة (باستخدام Python أو R) ، والتعلم الآلي ، وحساب التفاضل والتكامل متعدد المتغيرات ، ومناقشة البيانات ، وتصور البيانات ، وحدس البيانات ، وتوصيل البيانات. تمتلك upGrad مجموعة لا مثيل لها من دورات علوم البيانات بأسعار ومدد متفاوتة.

• برنامج PG التنفيذي في علوم البيانات ، IIIT-B
• ماجستير العلوم في علوم البيانات
• شهادة متقدمة في علوم البيانات ، IIIT-B

خاتمة

أصبحت تحليلات البيانات المتقدمة ، جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي ، الحل السائد السريع والفعال لمعظم المؤسسات. لتظل قادرة على المنافسة في السوق العدوانية ، يتوقع خبراء الصناعة أن الشركات ستحاول اعتماد تحليلات متقدمة والتأقلم مع معايير أعمالها من خلال إنشاء فرق متخصصة في علوم البيانات لإعادة التفكير وإعادة تصميم الاستراتيجيات الحالية.