Prévision de l'industrie de la science des données pour 2022

Nous sommes arrivés à une nouvelle année et il est temps de prédire la tendance dans la tendance ! Selon les scientifiques des données, il y aura un bond massif dans la mise en œuvre de la science des données en 2022. Divers algorithmes de science des données mis en œuvre sur des ensembles de données massifs rendront les tâches beaucoup plus permissives.

Selon certaines prévisions de l'industrie de la science des données , à partir de 2022, les performances des données avec l'analyse deviendront encore plus critiques. Selon les prévisions de l'industrie de la science des données de Gartner pour 2022 , les PDG, les DSI et les innovateurs analytiques semblent améliorer leurs plans stratégiques pour plus de productivité grâce à la science des données appliquée.

"Les organisations procèdent à des coupes budgétaires tendues dans de nombreux domaines pour surmonter les effets du COVID-19 et maintenir leur activité viable", déclare Nick Elprin, co-fondateur et PDG de Domino Data Labs. Il a également ajouté: "D'ici 2022, nous prévoyons que beaucoup fourniront ou amélioreront leur investissement dans la science des données pour prendre les décisions commerciales importantes qui peuvent faire la différence entre la survie et la liquidation."

L'analyse de l'entreprise numérique et de son avenir nous confronte à différentes possibilités d'analyse de données sur différents marchés verticaux. Les prédictions de la science des données pour 2022 subissent diverses transformations et résolvent les défis que les DSI et les responsables de l'analyse de données devraient adopter et introduire dans leur planification de stratégies réussies. Plus la mise en œuvre, plus d'opportunités d'emploi.

Cela favorisera également les innovations et les applications de la science des données sur divers marchés, notamment les secteurs de la vente au détail, de la santé et de la fabrication. Examinons les différents secteurs verticaux qui connaîtront un changement selon les prévisions de l'industrie de la science des données 2022 .

Prévision de l'industrie de la science des données 2022

Les entreprises ont déjà commencé à démocratiser les données dans l'ensemble de l'organisation et des secteurs tout en visant à ce que davantage d'employés puissent extraire des informations en temps réel. S'il y a une bonne chose que la situation du COVID-19 nous a montrée plus clairement, c'est de s'appuyer davantage sur les données. Pour tirer le meilleur parti des données générées, les organisations doivent dépenser davantage pour les opportunités d'emploi, les innovations, les approches de résolution de problèmes et le perfectionnement des employés. Voici quelques-uns des secteurs verticaux que la prédiction de l'industrie de la science des données attend avec impatience de voir s'enrichir.

Combien y aura-t-il d'opportunités d'emploi pour les experts en science des données ?

Plus de 2 50 000 entreprises de commerce électronique existent dans le monde. Par conséquent, il est évident que ces entreprises auront besoin d'un grand nombre d'analystes de données et de scientifiques des données pour analyser d'énormes quantités de données générées chaque jour. Selon la dernière enquête menée par Analytics Insight, en 2022, plus de 3 037 810 nouvelles offres d'emploi verront le jour. Les startups et les multinationales affichent des postes d'experts en science des données dans le monde et aux États-Unis. Cela indique clairement que les données sont un gros agrégateur d'offres d'emploi.

De nouveaux problèmes que la science des données résoudra efficacement

L'année précédente, il semble que 2022 soit un flux d'opportunités pour que les tendances technologiques s'épanouissent. Selon certaines prévisions, le cloud hybride, les machines intelligentes, le traitement du langage naturel (NLP), les systèmes de santé, les industries manufacturières et d'autres larges niches préparent leurs approches de résolution de problèmes grâce à des outils d'analyse de données et des modèles d'apprentissage automatique. Voici quelques-uns des principaux problèmes de tendance que la science des données résoudra.

o Les systèmes d'automatisation et les machines intelligentes sauvegardées via la science des données conduiront des rôles critiques pour automatiser les tâches organisationnelles. Il améliorera le processus d'automatisation robotique (RPA) pour apporter des efforts à faible valeur et se concentrer sur des activités à forte valeur ajoutée. La collecte de données et la modélisation des algorithmes pour extraire l'intelligence de ces données est la cible des entreprises.

Le déploiement et l'utilisation du cloud mettront pleinement en œuvre l'utilisation de l'analyse de données. Alors que la puissance de calcul augmente de façon exponentielle et que les données deviennent plus abordables et plus faciles d'accès, la technologie cloud et sans serveur se concentre davantage sur le calcul et les données résidant à l'intérieur pour un déploiement et une analyse plus faciles. En 2022, nous verrons également des scientifiques des données se concentrer sur les problèmes complexes de la technologie sans serveur et du cloud hybride pour résoudre plus efficacement des difficultés évidentes en utilisant l'analyse de données.

Les modèles PNL seront désormais plus magnanimes que jamais. La PNL sera capable de synthétiser des problèmes complexes et de grands ensembles de données pour alimenter plus efficacement les conversations homme-machine. En conjonction avec l'analyse de données, les outils d'IA et les modèles ML exploiteront efficacement diverses étapes d'analyse de données.

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La PNL, ainsi que les algorithmes de science des données, tentent d'extraire une reconnaissance vocale claire et sont également mis en œuvre dans diverses autres langues maternelles. Des algorithmes ML raffinés aideront plus efficacement les étapes de traitement du langage telles que la synthèse de phrases, la tokenisation de mots, la prédiction d'une partie du discours, l'analyse des dépendances, la reconnaissance d'entités nommées, etc.

Innovations en science des données

La science des données soutient les modèles d'apprentissage profond depuis longtemps maintenant. Selon les prévisions de l'industrie de la science des données pour 2022 , la popularité des modèles d'apprentissage en profondeur à grande échelle augmentera. Les appareils intelligents de nouvelle génération produiront et consommeront les données des capteurs de l'Internet des objets.

Les organisations prévoient également de faire fonctionner l'informatique intelligente à la pointe de l'industrie, permettant aux appareils de fonctionner dans presque tous les secteurs. L'ajout d'intelligence à ces systèmes de capteurs aidera également à faire interagir ces machines avec les humains et entre elles sans commande et contrôle centralisés (C&C). Cela ouvrira sûrement de nouvelles voies d'innovation dans les industries et les entreprises.

Les organisations et les entreprises utilisent également intensément les algorithmes d'analyse de données dans le domaine des médias. Des applications telles que la compréhension de votre public, la foule des médias et l'analyse de leurs goûts aident les créateurs de contenu multimédia à découvrir le contenu que leur public chérira. Selon les prédictions de la science des données , les entreprises analyseront de grands ensembles de données générés par le public et leurs choix pour apporter de nouveaux contenus multimédias sur la plate-forme qui prospérera sûrement. Cela sera possible grâce à l'analyse de données et à des modèles d'apprentissage automatique efficaces.

Une autre recherche est en cours avec Deep Reinforcement Learning et Transfer Learning pour découvrir de nouvelles façons d'écrire des algorithmes efficaces et des modèles ML plus appropriés, et donc plus précis et moins biaisés. Les organisations ont progressivement commencé à apprécier la valeur économique de la science des données et de l'analyse. Selon de nombreuses entreprises, les actifs numériques qui ne s'usent jamais deviennent plus précieux avec le temps car ils sont plus utilisés.

Parmi les praticiens de la science des données, en 2022, l'accent sera également mis sur les potentialités de l'ingénierie des fonctionnalités, prédit le Dr Ryohei Fujimaki, fondateur et PDG de dot data. L'ingénierie des fonctionnalités parle de l'utilisation des connaissances du domaine pour extraire des fonctionnalités supplémentaires à partir de données non traitées via l'exploration de données et l'analyse de données. L'ingénierie des fonctionnalités, alias AutoML 2.0, fournira des générations d'hypothèses automatisées qui exploreront des milliers et des millions de modèles d'hypothèses pour automatiser la découverte et l'ingénierie avec plus de clarté, de transparence et d'informations.

Applications de la science des données dans les secteurs de la santé et de la fabrication

La science des données et l'analyse des données sont populaires dans le domaine des industries de la santé et de la fabrication. Dans le secteur de la santé, les organisations utilisent la science des données appliquée pour prédire l'état de santé des patients, la compréhension d'images médicales, l'assistance virtuelle aux patients, le suivi et la compréhension de la mutation des maladies, et bien d'autres.

Selon les prévisions de l'industrie de la science des données , d'ici 2022, l'industrie de la santé utilisera fortement la science des données pour comprendre les secrets de la génétique et étendre la recherche en génomique. La découverte de nouveaux médicaments sera là car les organisations utiliseront des ensembles de données sur la composition des médicaments pour simuler leur composition grâce à l'analyse de données et aux algorithmes ML. Elle donne naissance à une nouvelle branche de la médecine appelée médecine prédictive qui utilisera l'analyse prédictive pour apporter plus de solutions aux problèmes.

Les approches d'analyse de données sont également importantes dans les domaines de la fabrication et de la vente au détail pour détecter la prédiction des pannes et la maintenance préventive. Les organisations exigent un système de prévision et de gestion autonome des stocks pour comprendre et prévoir les processus industriels complexes.

Les organisations prévoient d'utiliser des modèles d'apprentissage automatique combinant la science des données pour optimiser efficacement la tarification et la logistique des produits. Ces modèles et algorithmes d'analyse passeront au niveau supérieur d'ici 2022 pour prédire les risques de la chaîne d'approvisionnement et les gérer automatiquement avec plus de précision.

Pourquoi ne pouvez-vous pas échapper à l'amélioration de vos compétences ?

Quels que soient les compétences, le diplôme ou l'expérience, il existe toujours une voie pour poursuivre la science des données en tant qu'option de carrière. Selon les prévisions de l'industrie de la science des données pour 2022 , les États-Unis et l'Inde sont les deux premiers pays à générer une demande pour plus de 50 000 spécialistes des données et plus de 300 000 opportunités d'emploi pour les analystes de données.

Les compétences requises pour se préparer en tant qu'analystes de données sont les statistiques, la programmation (en utilisant Python ou R), l'apprentissage automatique, le calcul multivariable, le traitement des données, la visualisation des données, l'intuition des données et la communication des données. upGrad propose une collection inégalée de cours de science des données avec des prix et des durées variables.

• Programme exécutif PG en science des données, IIIT-B
• Master of Science en science des données
• Certificat supérieur en science des données, IIIT-B

Conclusion

L'analyse avancée des données, associée à l'IA, s'avère être la solution grand public rapide et efficace pour la plupart des organisations. Pour rester compétitives sur le marché agressif, les experts du secteur prédisent que les entreprises tenteront d'adopter des analyses avancées et d'adapter leurs normes commerciales en créant des équipes spécialisées en science des données pour repenser et reconcevoir les stratégies existantes.