Predicción de la industria de la ciencia de datos para 2022

Hemos llegado a un nuevo año, ¡y es hora de predecir la tendencia en tendencia! Según los científicos de datos, habrá un gran salto en la implementación de la ciencia de datos en 2022. Varios algoritmos de ciencia de datos implementados en conjuntos de datos masivos harán que las tareas sean mucho más permisivas.

Según algunas predicciones de la industria de la ciencia de datos , a partir de 2022, el rendimiento de los datos con análisis será aún más crítico para la misión. Según la predicción de la industria de la ciencia de datos de Gartner para 2022 , los directores ejecutivos, los CIO y los innovadores analíticos parecen mejorar sus planes estratégicos para lograr una mayor productividad a través de la ciencia de datos aplicada.

"Las organizaciones están haciendo recortes presupuestarios tensos en muchas áreas para superar los efectos del COVID-19 y mantener la viabilidad de sus negocios", dice Nick Elprin, cofundador y director ejecutivo de Domino Data Labs. También agregó: "Para 2022, predecimos que muchos proporcionarán o mejorarán su inversión en ciencia de datos para impulsar las decisiones comerciales importantes que pueden marcar la diferencia entre la supervivencia y la liquidación".

Analizar el negocio digital y su futuro nos enfrenta a diferentes posibilidades de análisis de datos en diferentes verticales. Las predicciones de la ciencia de datos para 2022 soportan diversas transformaciones y resuelven desafíos que los CIO y los líderes de análisis de datos deben adoptar e introducir en su planificación para estrategias exitosas. Más la implementación, más oportunidades de trabajo.

Eso también impulsará las innovaciones y las aplicaciones de ciencia de datos en varios mercados, incluidas las industrias minorista, de atención médica y de fabricación. Veamos las diferentes verticales que presenciarán un cambio según la predicción de la industria de la ciencia de datos para 2022 .

Predicción de la industria de la ciencia de datos para 2022

Las empresas ya han comenzado a democratizar los datos en toda la organización y las industrias, al tiempo que apuntan a que más empleados extraigan información en tiempo real. Si hay algo bueno que la situación del COVID-19 nos ha mostrado de manera más vívida es confiar más en los datos. Para aprovechar al máximo los datos generados, las organizaciones deben gastar más en oportunidades laborales, innovaciones, enfoques de resolución de problemas y capacitación de los empleados. Estas son algunas de las verticales que la predicción de la industria de la ciencia de datos espera ver enriquecidas.

¿Cuántas oportunidades laborales habrá para los expertos en ciencia de datos?

Existen más de 250 000 empresas de comercio electrónico en todo el mundo. Por lo tanto, es evidente que estas empresas requerirán una gran fuerza laboral de analistas de datos y científicos de datos para analizar enormes cantidades de datos generados todos los días. Según la última encuesta realizada por Analytics Insight, en 2022 surgirán más de 3.037.810 nuevas ofertas de trabajo. Las empresas emergentes y las empresas multinacionales están publicando puestos de trabajo para expertos en ciencia de datos a nivel mundial y en los EE. UU. Indica vívidamente que los datos son un gran agregador de ofertas de trabajo.

Nuevos problemas que la ciencia de datos resolverá de manera eficiente

El año anterior, parece que 2022 es una corriente de oportunidades para que florezcan las tendencias tecnológicas. Según algunas predicciones, la nube híbrida, las máquinas inteligentes, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), los sistemas de salud, las industrias manufactureras y otros nichos amplios están perfeccionando sus enfoques de resolución de problemas a través de herramientas de análisis de datos y modelos de aprendizaje automático. Estos son algunos de los principales problemas de tendencia que resolverá la ciencia de datos.

o Los sistemas de automatización y las máquinas inteligentes respaldadas a través de la ciencia de datos impulsarán roles críticos para automatizar las tareas organizacionales. Mejorará el proceso de automatización robótica (RPA) para generar esfuerzos de bajo valor y centrarse en actividades de alto valor. Recopilar datos y modelar los algoritmos para extraer inteligencia de esos datos es el objetivo de las empresas.

La implementación y el uso de la nube implementarán completamente el uso del análisis de datos. A medida que el poder de cómputo crece exponencialmente y los datos se vuelven más asequibles y fáciles de acceder, la tecnología sin servidor y en la nube se enfoca más en el cómputo y los datos que residen en su interior para una implementación y un análisis más sencillos. En 2022, también veremos a científicos de datos centrados en los problemas complejos de la tecnología sin servidor y la nube híbrida para resolver dificultades evidentes de manera más eficaz mediante el análisis de datos.

Los modelos de PNL ahora serán más magnánimos que nunca. La PNL podrá sintetizar problemas complejos y grandes conjuntos de datos para potenciar las conversaciones hombre-máquina de manera más efectiva. Junto con el análisis de datos, las herramientas de IA y los modelos de ML aprovecharán de manera eficiente varias etapas de análisis de datos.

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La PNL, junto con los algoritmos de ciencia de datos, están intentando extraer un reconocimiento de voz claro y también se están implementando en varios otros idiomas nativos. Los algoritmos de ML refinados ayudarán de manera más eficiente a los pasos de procesamiento del lenguaje, como la síntesis de oraciones, la tokenización de palabras, la predicción de partes del discurso, el análisis de dependencias, el reconocimiento de entidades nombradas, etc.

Innovaciones en ciencia de datos

La ciencia de datos respalda los modelos de aprendizaje profundo desde hace mucho tiempo. Según la predicción de la industria de la ciencia de datos para 2022 , aumentará la popularidad de los modelos de aprendizaje profundo a gran escala. Los dispositivos inteligentes de próxima generación producirán y consumirán datos de sensores del Internet de las cosas.

Las organizaciones también planean llevar la computación inteligente al límite de la función de la industria, permitiendo que los dispositivos funcionen en casi todas las industrias. Agregar inteligencia a estos sistemas de sensores también ayudará a interactuar estas máquinas con humanos y entre sí sin un comando y control centralizado (C&C). Seguramente abrirá nuevas vías de innovación en industrias y empresas.

Las organizaciones y empresas también están utilizando algoritmos de análisis de datos intensamente en el campo de los medios. Las aplicaciones como comprender a su audiencia, la multitud de medios y analizar sus gustos ayudan a los creadores de contenido de medios a descubrir el contenido que su audiencia apreciará. De acuerdo con las predicciones de la ciencia de datos , las empresas analizarán grandes conjuntos de datos generados por la audiencia y sus elecciones para traer nuevos contenidos de medios a la plataforma que seguramente prosperarán. Será posible con la ayuda de análisis de datos y modelos eficientes de aprendizaje automático.

Se está llevando a cabo otra investigación con Deep Reinforcement Learning y Transfer Learning para descubrir nuevas formas de escribir algoritmos eficientes y modelos ML que sean más apropiados y, por lo tanto, más precisos y menos sesgados. Las organizaciones gradualmente comenzaron a apreciar el valor económico de la ciencia y el análisis de datos. Según muchas empresas, los activos digitales que nunca se desgastan se vuelven más valiosos con el tiempo a medida que se usan más.

Entre los profesionales de la ciencia de datos, en 2022, también se prestará gran atención a las potencialidades de la ingeniería de funciones, predice el Dr. Ryohei Fujimaki, fundador y director ejecutivo de dot data. La ingeniería de funciones habla sobre la utilización del conocimiento del dominio para extraer funciones adicionales de datos no procesados ​​a través de la minería y el análisis de datos. La ingeniería de características, también conocida como AutoML 2.0, proporcionará generaciones de hipótesis automatizadas que explorarán miles y millones de patrones de hipótesis para automatizar el descubrimiento y la ingeniería con más claridad, transparencia e información.

Aplicaciones de la ciencia de datos en las industrias de salud y manufactura

La ciencia de datos y el análisis de datos son populares en el campo de la salud y las industrias manufactureras. En la rama de la atención médica, las organizaciones utilizan la ciencia de datos aplicada para predecir las condiciones de salud del paciente, la comprensión de imágenes médicas, la asistencia virtual para pacientes, el seguimiento y la comprensión de la mutación de enfermedades, y muchos más.

Según la predicción de la industria de la ciencia de datos , para 2022, la industria de la salud utilizará en gran medida la ciencia de datos para comprender los secretos de la genética y ampliar la investigación genómica. El descubrimiento de nuevos fármacos estará allí, ya que las organizaciones utilizarán conjuntos de datos de composición de fármacos para simular su composición a través de análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático. Da nacimiento a una nueva rama de la medicina llamada Medicina Predictiva que utilizará el análisis predictivo para traer más soluciones a los problemas.

Los enfoques de análisis de datos también son prominentes en los campos de fabricación y venta minorista para detectar la predicción de fallas y el mantenimiento preventivo. Las organizaciones exigen pronósticos y un sistema de gestión de inventario autónomo para comprender y pronosticar procesos industriales complejos.

Las organizaciones planean utilizar modelos de aprendizaje automático combinados de ciencia de datos para optimizar la logística y los precios de los productos de manera eficiente. Estos modelos y algoritmos de análisis están ingresando al siguiente nivel para 2022 para predecir el riesgo de la cadena de suministro y administrarlos con mayor precisión de forma automática.

¿Por qué no puedes escapar de mejorar tus habilidades?

Independientemente de las habilidades, el título o la experiencia, siempre hay un camino para seguir la ciencia de datos como una opción de carrera. Según la predicción de la industria de la ciencia de datos para 2022 , EE. UU. e India son los dos principales países que generan demanda de más de 50 000 científicos de datos y más de 300 000 oportunidades laborales para analistas de datos.

Las habilidades necesarias para prepararse como analista de datos son Estadística, programación (usando Python o R), Aprendizaje automático, Cálculo multivariable, Gestión de datos, Visualización de datos, Intuición de datos y Comunicación de datos. upGrad tiene una colección incomparable de cursos de ciencia de datos con diferentes precios y duración.

• Programa Ejecutivo PG en Ciencia de Datos, IIIT-B
• Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos
• Certificado Avanzado en Ciencia de Datos, IIIT-B

Conclusión

El análisis de datos avanzado, en combinación con la IA, se está convirtiendo en la solución principal rápida y eficiente para la mayoría de las organizaciones. Para seguir siendo competitivos en el mercado agresivo, los expertos de la industria predicen que las empresas intentarán adoptar análisis avanzados y aclimatar sus estándares comerciales mediante el establecimiento de equipos de ciencia de datos especializados para repensar y rediseñar las estrategias existentes.