Prognose der Data Science-Branche für 2022

Wir sind in einem neuen Jahr angekommen – und es ist Zeit, den Trend im Trend vorherzusagen! Laut Datenwissenschaftlern wird es im Jahr 2022 einen massiven Sprung in der Data-Science-Implementierung geben. Verschiedene Data-Science-Algorithmen, die auf riesigen Datensätzen implementiert sind, werden Aufgaben viel freizügiger machen.

Laut einigen Vorhersagen der Data-Science-Branche wird die Datenleistung mit Analysen ab 2022 noch unternehmenskritischer. Laut Gartners Data-Science-Branchenvorhersage 2022 scheinen CEOs, CIOs und analytische Innovatoren ihre strategischen Pläne für mehr Produktivität durch angewandte Data Science zu verbessern.

„Organisationen nehmen in vielen Bereichen angespannte Budgetkürzungen vor, um die Auswirkungen von COVID-19 zu überwinden und ihr Geschäft rentabel zu halten“, sagt Nick Elprin, Mitbegründer und CEO von Domino Data Labs. Er fügte hinzu: „Wir gehen davon aus, dass viele bis 2022 ihre Investitionen in die Datenwissenschaft bereitstellen oder verstärken werden, um die wichtigen Geschäftsentscheidungen voranzutreiben, die den Unterschied zwischen Überleben und Liquidation ausmachen können.“

Die Analyse des digitalen Geschäfts und seiner Zukunft konfrontiert uns mit verschiedenen Möglichkeiten der Datenanalyse in verschiedenen Branchen. Data-Science-Prognosen für 2022 überstehen vielfältige Transformationen und lösen Herausforderungen, die CIOs und Data-Analytics-Führungskräfte annehmen und in ihre Planung für erfolgreiche Strategien einbeziehen sollten. Mehr Umsetzung, mehr Beschäftigungsmöglichkeiten.

Das wird auch Innovationen und Data-Science-Anwendungen auf verschiedenen Märkten fördern, darunter Einzelhandel, Gesundheitswesen und Fertigungsindustrie. Lassen Sie uns einen Blick auf die verschiedenen Branchen werfen, die gemäß der Vorhersage der Data-Science-Branche im Jahr 2022 einen Wandel erleben werden .

Vorhersage der Data Science-Branche 2022

Unternehmen haben bereits damit begonnen, Daten unternehmens- und branchenübergreifend zu demokratisieren und streben danach, dass mehr Mitarbeiter Echtzeit-Einblicke gewinnen. Wenn es eine gute Sache gibt, die uns die COVID-19-Situation deutlicher gezeigt hat, dann ist es, sich mehr auf Daten zu verlassen. Um das Beste aus den generierten Daten herauszuholen, müssen Unternehmen mehr für Stellenangebote, Innovationen, Problemlösungsansätze und die Weiterbildung der Mitarbeiter ausgeben. Hier sind einige der Branchen, auf deren Bereicherung sich die Prognose der Data-Science-Branche freut.

Wie viele Stellenangebote wird es für Data-Science-Experten geben?

Weltweit gibt es mehr als 2.50.000 E-Commerce-Unternehmen. Daher ist es offensichtlich, dass diese Unternehmen eine große Belegschaft von Datenanalysten und Datenwissenschaftlern benötigen werden, um die enormen Datenmengen zu analysieren, die täglich generiert werden. Laut der neuesten Umfrage von Analytics Insight werden im Jahr 2022 mehr als 3.037.810 neue Stellenangebote aus dem Boden schießen. Start-ups und multinationale Unternehmen schreiben weltweit und in den USA Stellen für Data-Science-Experten aus. Es zeigt anschaulich, dass Daten ein großer Aggregator für heiße Stellenangebote sind.

Neue Probleme, die Data Science effizient lösen wird

Im vergangenen Jahr scheint es, als wäre 2022 ein Strom von Gelegenheiten für Tech-Trends, um zu gedeihen. Einigen Prognosen zufolge pflegen Hybrid Cloud, intelligente Maschinen, Natural Language Processing (NLP), Gesundheitssysteme, Fertigungsindustrie und andere breite Nischen ihre Problemlösungsansätze durch Datenanalysetools und maschinelle Lernmodelle. Hier sind einige der wichtigsten Trendprobleme, die Data Science lösen wird.

o Automatisierungssysteme und intelligente Maschinen, die durch Data Science gesichert sind, werden kritische Rollen bei der Automatisierung organisatorischer Aufgaben vorantreiben. Es wird den Robotic Automation Process (RPA) verbessern, um geringwertige Bemühungen zu ermöglichen und sich auf hochwertige Aktivitäten zu konzentrieren. Das Sammeln von Daten und das Modellieren der Algorithmen zum Extrahieren von Informationen aus diesen Daten ist das Ziel der Unternehmen.

Die Cloud-Bereitstellung und -Nutzung wird die Verwendung von Datenanalysen vollständig implementieren. Da die Rechenleistung exponentiell wächst und Daten erschwinglicher und einfacher zugänglich werden, konzentrieren sich Cloud- und serverlose Technologien mehr auf die Berechnung und die darin enthaltenen Daten, um die Bereitstellung und Analyse zu erleichtern. 2022 werden wir auch Data Scientists sehen, die sich mit den komplexen Problemen der Serverless-Technologie und der Hybrid Cloud befassen, um auffällige Schwierigkeiten mithilfe von Data Analytics effektiver zu lösen.

NLP-Modelle werden jetzt großzügiger denn je sein. NLP wird in der Lage sein, komplexe Probleme und große Datensätze zu synthetisieren, um Mensch-Maschine-Gespräche effektiver zu gestalten. In Verbindung mit Datenanalyse werden KI-Tools und ML-Modelle verschiedene Phasen der Datenanalyse effizient nutzen.

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NLP versucht zusammen mit datenwissenschaftlichen Algorithmen, eine klare Spracherkennung zu extrahieren, und wird auch in verschiedenen anderen Muttersprachen implementiert. Verfeinerte ML-Algorithmen werden Sprachverarbeitungsschritte wie Satzsynthese, Wort-Tokenisierung, Vorhersage von Wortarten, Abhängigkeitsanalyse, Erkennung benannter Entitäten usw. effizienter unterstützen.

Innovationen in der Datenwissenschaft

Data Science setzt schon lange auf Deep-Learning-Modelle. Laut Prognosen der Data-Science-Industrie für 2022 wird die Popularität von Deep-Learning-Modellen im großen Maßstab zunehmen. Die Smart Devices der nächsten Generation werden Sensordaten aus dem Internet der Dinge sowohl produzieren als auch konsumieren.

Unternehmen planen auch, intelligentes Computing an den Rand der Industriefunktion zu bringen, sodass Geräte in fast jeder Branche eingesetzt werden können. Das Hinzufügen von Intelligenz zu diesen Sensorsystemen wird auch dazu beitragen, diese Maschinen mit Menschen und untereinander ohne eine zentralisierte Steuerung und Kontrolle (C&C) zu interagieren. Es wird sicherlich neue Wege der Innovation in Industrien und Unternehmen eröffnen.

Auch im Medienbereich setzen Organisationen und Firmen intensiv Data-Analytics-Algorithmen ein. Anwendungen wie das Verstehen Ihres Publikums, der Medienmenge und das Analysieren ihres Geschmacks helfen Erstellern von Medieninhalten, die Inhalte zu entdecken, die ihr Publikum schätzen wird. Laut Vorhersagen der Datenwissenschaft werden Unternehmen große Datensätze analysieren, die vom Publikum generiert werden, und ihre Entscheidungen, neue Medieninhalte auf die Plattform zu bringen, die sicherlich florieren werden. Mit Hilfe von Data Analytics und effizienten Machine-Learning-Modellen wird dies möglich sein.

Eine weitere Forschung wird mit Deep Reinforcement Learning und Transfer Learning durchgeführt, um neue Wege zum Schreiben effizienter Algorithmen und ML-Modelle zu entdecken, die geeigneter und daher genauer und weniger voreingenommen sind. Unternehmen begannen allmählich, den wirtschaftlichen Wert von Data Science und Analytics zu schätzen. Nach Ansicht vieler Unternehmen werden digitale Assets, die sich nie abnutzen, mit der Zeit wertvoller, da sie häufiger verwendet werden.

Unter Data-Science-Praktikern wird 2022 auch ein großer Fokus auf die Möglichkeiten des Feature-Engineerings gelegt werden, prognostiziert Dr. Ryohei Fujimaki, Gründer und CEO von dot data. Feature Engineering spricht über die Nutzung von Domänenwissen zum Extrahieren zusätzlicher Funktionen aus unverarbeiteten Daten durch Data Mining und Datenanalyse. Feature Engineering, auch bekannt als AutoML 2.0, wird automatisierte Hypothesengenerierungen bereitstellen, die Tausende und Millionen von Hypothesenmustern untersuchen, um die Entdeckung und Entwicklung mit mehr Klarheit, Transparenz und Erkenntnissen zu automatisieren.

Anwendungen von Data Science im Gesundheitswesen und in der Fertigungsindustrie

Data Science und Data Analytics sind im Bereich des Gesundheitswesens und der Fertigungsindustrie beliebt. Im Bereich des Gesundheitswesens nutzen Organisationen angewandte Datenwissenschaft, um den Gesundheitszustand von Patienten vorherzusagen, medizinische Bilder zu verstehen, Patienten virtuell zu unterstützen, die Mutation von Krankheiten zu verfolgen und zu verstehen und vieles mehr.

Laut der Prognose der Data-Science- Branche wird die Gesundheitsbranche bis 2022 Data Science stark nutzen, um die Geheimnisse der Genetik zu verstehen und die Genomforschung auszuweiten. Die Entdeckung neuer Arzneimittel wird dort stattfinden, da Unternehmen Datensätze zur Arzneimittelzusammensetzung verwenden werden, um ihre Zusammensetzung durch Datenanalyse und ML-Algorithmen zu simulieren. Es entsteht ein neuer Zweig der Medizin namens Predictive Medicine, der die Vorhersageanalyse verwendet, um mehr Lösungen für Probleme zu finden.

Datenanalyseansätze sind auch in den Bereichen Fertigung und Einzelhandel von Bedeutung, um Fehlervorhersagen und vorbeugende Wartung zu erkennen. Organisationen fordern Prognosen und autonome Bestandsverwaltungssysteme, um komplexe industrielle Prozesse zu verstehen und zu prognostizieren.

Unternehmen planen, datenwissenschaftliche Mischmodelle für maschinelles Lernen einzusetzen, um Produktpreise und Logistik effizient zu optimieren. Diese Modelle und Analysealgorithmen erreichen bis 2022 die nächste Stufe, um Risiken in der Lieferkette vorherzusagen und genauer automatisch zu steuern.

Warum können Sie sich der Weiterbildung nicht entziehen?

Unabhängig von den Fähigkeiten, dem Abschluss oder der Erfahrung gibt es immer einen Weg, Data Science als Karriereoption zu verfolgen. Laut der Prognose der Data-Science-Branche für das Jahr 2022 sind die USA und Indien die beiden Länder mit den größten Nachfragen nach mehr als 50.000 Data Scientists und über 300.000 Stellenangeboten für Datenanalysten.

Erforderliche Fähigkeiten, um sich als Datenanalyst vorzubereiten, sind Statistik, Programmierung (mit Python oder R), maschinelles Lernen, multivariable Berechnungen, Data Wrangling, Datenvisualisierung, Datenintuition und Datenkommunikation. upGrad bietet eine beispiellose Sammlung von Data-Science-Kursen mit unterschiedlichen Preisen und unterschiedlicher Dauer.

• Executive PG-Programm in Data Science, IIIT-B
• Master of Science in Datenwissenschaft
• Advanced Certificate in Data Science, IIIT-B

Fazit

Erweiterte Datenanalyse in Kombination mit KI erweist sich für die meisten Organisationen als schnelle und effiziente Mainstream-Lösung. Um auf dem aggressiven Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, prognostizieren Branchenexperten, dass Unternehmen versuchen werden, fortschrittliche Analysen einzuführen und ihre Geschäftsstandards zu akklimatisieren, indem sie spezialisierte Data-Science-Teams einrichten, um die bestehenden Strategien zu überdenken und neu zu gestalten.