2022年のデータサイエンス業界の予測

新年を迎えました。トレンドのトレンドを予測する時が来ました。 データサイエンティストによると、2022年にはデータサイエンスの実装に大きな飛躍があります。大規模なデータセットに実装されたさまざまなデータサイエンスアルゴリズムにより、タスクははるかに寛容になります。

一部のデータサイエンス業界の予測によると、2022年以降、分析によるデータパフォーマンスはさらにミッションクリティカルになります。 ガートナーのデータサイエンス業界の予測2022によると、CEO、CIO、および分析イノベーターは、データサイエンスを適用することで、生産性を高めるための戦略的計画を強化しているようです。

「組織は、COVID-19の影響を克服し、ビジネスを存続させるために、多くの分野で厳しい予算削減を行っています」と、DominoDataLabsの共同創設者兼CEOであるNickElprinは述べています。 彼はまた、「2022年までに、多くの人がデータサイエンスへの投資を提供または強化して、存続と清算の違いを生む可能性のある重要なビジネス上の意思決定を推進すると予測しています」と付け加えました。

デジタルビジネスとその将来を分析することは、さまざまな分野でのデータ分析のさまざまな可能性に直面します。 2022年のデータサイエンスの予測は、多様な変革に耐え、CIOとデータ分析のリーダーが成功する戦略の計画に採用して導入する必要のある課題を解決します。 より多くの実装、より多くの雇用機会。

それはまた、小売、ヘルスケア、製造業を含むさまざまな市場でイノベーションとデータサイエンスアプリケーションを繁栄させるでしょう。 データサイエンス業界の予測2022に従って、変化を目撃するさまざまな業種を見てみましょう。

データサイエンス業界の予測2022

企業は、より多くの従業員がリアルタイムの洞察を抽出することを目指しながら、組織や業界全体でデータの民主化をすでに開始しています。 COVID-19の状況が私たちをより鮮明に示している良い点が1つあるとすれば、それはデータにもっと依存することです。 生成されたデータを最大限に活用するには、組織は、雇用機会、イノベーション、問題解決アプローチ、および従業員のスキルアップにより多くを費やす必要があります。 データサイエンス業界の予測が強化を目撃することを楽しみにしている分野のいくつかを次に示します。

データサイエンスの専門家にとって、いくつの仕事の機会がありますか？

世界には250,000を超えるeコマース企業が存在します。 したがって、これらの企業は、毎日生成される膨大な量のデータを分析するために、データアナリストとデータサイエンティストの大規模な労働力を必要とすることは明らかです。 Analytics Insightが実施した最新の調査によると、2022年には、3,037,810を超える新規求人が発生します。 新興企業と多国籍企業は、世界中と米国でデータサイエンスの専門家の職務を担っています。 これは、データが大きなホットジョブオープニングアグリゲーターであることを鮮明に示しています。

データサイエンスが効率的に解決する新しい問題

昨年、2022年はテクノロジートレンドが繁栄する機会の流れのようです。 いくつかの予測によると、ハイブリッドクラウド、インテリジェントマシン、自然言語処理（NLP）、ヘルスケアシステム、製造業、およびその他の幅広いニッチは、データ分析ツールと機械学習モデルを通じて問題解決アプローチを整えています。 データサイエンスが解決するであろうトップトレンドの問題のリストのいくつかはここにあります。

oデータサイエンスを介してバックアップされた自動化システムとインテリジェントマシンは、組織のタスクを自動化するための重要な役割を推進します。 これにより、ロボット自動化プロセス（RPA）が強化され、価値の低い取り組みがもたらされ、価値の高い活動に集中できるようになります。 データを収集し、それらのデータからインテリジェンスを抽出するためのアルゴリズムをモデル化することが、企業の目標です。

クラウドの展開と使用により、データ分析の使用が完全に実装されます。 計算能力が飛躍的に向上し、データがより手頃な価格でアクセスしやすくなるにつれて、クラウドおよびサーバーレステクノロジーは、より簡単な展開と分析のために、計算と内部に存在するデータに重点​​を置きます。 2022年には、データサイエンティストが、サーバーレステクノロジーとハイブリッドクラウドの複雑な問題に焦点を当て、データ分析を使用して目立った問題をより効果的に解決することも見込まれます。

NLPモデルは、これまで以上に大げさなものになります。 NLPは、複雑な問題と大規模なデータセットを統合して、人間と機械の会話をより効果的に強化できるようになります。 データ分析と組み合わせて、AIツールとMLモデルは、さまざまなデータ分析段階を効率的に活用します。

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NLPは、データサイエンスのアルゴリズムとともに、明確な音声認識を抽出しようと試みており、他のさまざまなネイティブ言語でも実装されています。 洗練されたMLアルゴリズムは、文の合成、単語のトークン化、品詞の予測、依存関係の解析、固有表現抽出などの言語処理ステップをより効率的に支援します。

データサイエンスの革新

データサイエンスは、ディープラーニングモデルを長い間支援してきました。 データサイエンス業界の予測2022によると、大規模な深層学習モデルの人気が高まるでしょう。 次世代のスマートデバイスは、モノのインターネットからのセンサーデータを生成および消費します。

組織はまた、インテリジェントコンピューティングを業界機能の最先端に置き、デバイスがほぼすべての業界で動作できるようにすることを計画しています。 これらのセンサーシステムにインテリジェンスを追加すると、一元化されたコマンドアンドコントロール（C＆C）なしで、これらのマシンを人間と相互にやり取りするのにも役立ちます。 それは確かに産業や企業に革新の新しいルートを開くでしょう。

組織や企業は、メディアの分野でもデータ分析アルゴリズムを集中的に使用しています。 視聴者やメディアの群衆を理解し、彼らの好みを分析するなどのアプリケーションは、メディアコンテンツの作成者が視聴者が大切にするコンテンツを発見するのに役立ちます。 データサイエンスの予測によると、企業はオーディエンスによって生成された大規模なデータセットとその選択を分析して、確実に繁栄する新しいメディアコンテンツをプラットフォームにもたらします。 データ分析と効率的な機械学習モデルの助けを借りてそれが可能になります。

別の研究は、より適切で、したがってより正確で偏りの少ない効率的なアルゴリズムとMLモデルを作成する新しい方法を発見するために、深層強化学習と伝達学習で行われています。 組織は、データサイエンスと分析の経済的価値を徐々に認識し始めました。 多くの企業によると、使い古されることのないデジタル資産は、使用頻度が高くなるにつれて、時間の経過とともに価値が高まります。

データサイエンスの専門家の間では、2022年には、特徴工学の可能性にも大きな焦点が当てられると、ドットデータの創設者兼CEOである藤巻遼平博士は予測しています。 特徴工学は、データマイニングとデータ分析を通じて未処理のデータから追加の機能を抽出するためにドメイン知識を利用することについて話します。 特徴工学、別名AutoML 2.0は、何千、何百万もの仮説パターンを探索する自動化された仮説生成を提供し、より明確、透明性、洞察を備えた発見とエンジニアリングを自動化します。

ヘルスケアおよび製造業におけるデータサイエンスの応用

データサイエンスとデータ分析は、ヘルスケアおよび製造業の分野で人気があります。 ヘルスケアの分野では、組織は応用データサイエンスを使用して、患者の健康状態の予測、医療画像の理解、患者への仮想支援、病気の変異の追跡と理解などを行っています。

データサイエンス業界の予測によると、2022年までに、ヘルスケア業界は、遺伝学の秘密を理解し、ゲノミクス研究を拡張するためにデータサイエンスを多用する予定です。 組織が薬物組成データセットを使用して、データ分析とMLアルゴリズムを通じて組成をシミュレートするため、新薬の発見があります。 それは、予測分析を使用して問題のより多くの解決策をもたらす、予測医学と呼ばれる新しい医学の分野を生み出します。

データ分析アプローチは、製造および小売の分野でも顕著であり、障害の予測と予防保守を検出します。 組織は、複雑な産業プロセスを理解して予測するために、予測と自律的な在庫管理システムを求めています。

組織は、データサイエンスの混合機械学習モデルを利用して、製品の価格設定とロジスティクスを効率的に最適化することを計画しています。 これらのモデルと分析アルゴリズムは、サプライチェーンのリスクを予測し、それらをより正確に自動的に管理するために、2022年までに次のレベルに突入しています。

なぜあなたは自分自身のスキルアップから逃れることができないのですか？

スキル、学位、または経験に関係なく、キャリアオプションとしてデータサイエンスを追求する道は常にあります。 データサイエンス業界の予測2022によると、米国とインドは、50,000人を超えるデータサイエンティストと300,000人を超えるデータアナリストの雇用機会に対する需要を生み出している上位2か国です。

データアナリストとしての準備に必要なスキルは、統計、プログラミング（PythonまたはRを使用）、機械学習、多変数計算、データラングリング、データ視覚化、データ直感、およびデータ通信です。 upGradには、さまざまな価格と期間のデータサイエンスコースの比類のないコレクションがあります。

• データサイエンスのエグゼクティブPGプログラム、IIIT-B
• データサイエンスの科学のマスター
• データサイエンスの高度な証明書、IIIT-B

結論

AIと組み合わせた高度なデータ分析は、ほとんどの組織にとって高速で効率的な主流のソリューションであることが判明しています。 積極的な市場で競争力を維持するために、業界の専門家は、企業が既存の戦略を再考および再設計するための専門のデータサイエンスチームを設立することにより、高度な分析を採用し、ビジネス標準に順応しようとすると予測しています。