Previsioni del settore della scienza dei dati per il 2022

Siamo arrivati ​​a un nuovo anno ed è tempo di prevedere la tendenza in tendenza! Secondo i data scientist, ci sarà un enorme balzo in avanti nell'implementazione della scienza dei dati nel 2022. Vari algoritmi di scienza dei dati implementati su enormi set di dati renderanno le attività molto più permissive.

Secondo alcune previsioni del settore della scienza dei dati , a partire dal 2022, le prestazioni dei dati con l'analisi diventeranno ancora più mission-critical. Secondo la previsione del settore della scienza dei dati di Gartner per il 2022 , CEO, CIO e innovatori analitici sembrano migliorare i loro piani strategici per una maggiore produttività attraverso la scienza dei dati applicata.

"Le organizzazioni stanno effettuando tagli al budget tesi in molte aree per superare gli effetti del COVID-19 e mantenere la propria attività redditizia", ​​afferma Nick Elprin, co-fondatore e CEO di Domino Data Labs. Ha anche aggiunto: "Entro il 2022, prevediamo che molti forniranno o miglioreranno i loro investimenti nella scienza dei dati per guidare le decisioni aziendali significative che potrebbero fare la differenza tra sopravvivenza e liquidazione".

L'analisi del business digitale e del suo futuro ci mette di fronte a diverse possibilità di analisi dei dati su diversi verticali. Le previsioni della scienza dei dati per il 2022 sopportano diverse trasformazioni e risolvono le sfide che i CIO e i leader dell'analisi dei dati dovrebbero adottare e introdurre nella pianificazione di strategie di successo. Più l'implementazione, più opportunità di lavoro.

Ciò favorirà anche innovazioni e applicazioni di scienza dei dati in vari mercati, inclusi i settori della vendita al dettaglio, della sanità e della produzione. Diamo un'occhiata ai diversi verticali che assisteranno a un cambiamento secondo le previsioni del settore della scienza dei dati per il 2022 .

Previsione del settore della scienza dei dati 2022

Le aziende hanno già iniziato a democratizzare i dati nell'organizzazione e nei settori, puntando a un numero maggiore di dipendenti per estrarre informazioni in tempo reale. Se c'è una cosa buona che la situazione COVID-19 ci ha mostrato in modo più vivido, è fare più affidamento sui dati. Per ottenere il massimo dai dati generati, le organizzazioni devono spendere di più per opportunità di lavoro, innovazioni, approcci di risoluzione dei problemi e miglioramento delle competenze dei dipendenti. Ecco alcuni dei verticali che la previsione del settore della scienza dei dati non vede l'ora di assistere all'arricchimento.

Quante opportunità di lavoro ci saranno per gli esperti di scienza dei dati?

Esistono più di 2.50.000 aziende di e-commerce a livello globale. Pertanto, è evidente che queste aziende richiederanno una grande forza lavoro di analisti di dati e scienziati di dati per analizzare enormi quantità di dati generati ogni giorno. Secondo l'ultimo sondaggio condotto da Analytics Insight, nel 2022 sorgeranno oltre 3.037.810 nuove opportunità di lavoro. Startup e multinazionali stanno pubblicando ruoli di lavoro per esperti di scienza dei dati a livello globale e negli Stati Uniti. Indica chiaramente che i dati sono un grande aggregatore di posti di lavoro caldi.

Nuovi problemi che la scienza dei dati risolverà in modo efficiente

L'anno precedente, sembra che il 2022 sia un flusso di opportunità per far fiorire le tendenze tecnologiche. Secondo alcune previsioni, il cloud ibrido, le macchine intelligenti, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), i sistemi sanitari, le industrie manifatturiere e altre ampie nicchie stanno perfezionando i loro approcci di risoluzione dei problemi attraverso strumenti di analisi dei dati e modelli di apprendimento automatico. Ecco alcuni degli elenchi dei principali problemi di tendenza che la scienza dei dati risolverà.

o I sistemi di automazione e le macchine intelligenti sottoposte a backup tramite data science guideranno i ruoli critici per automatizzare le attività organizzative. Migliorerà il processo di automazione robotica (RPA) per portare sforzi di basso valore e concentrarsi su attività di alto valore. La raccolta di dati e la modellazione degli algoritmi per estrarre l'intelligence da tali dati è l'obiettivo delle aziende.

La distribuzione e l'utilizzo del cloud implementeranno completamente l'uso dell'analisi dei dati. Poiché la potenza di calcolo cresce in modo esponenziale e i dati stanno diventando più convenienti e di facile accesso, la tecnologia cloud e serverless si concentra maggiormente sul calcolo e sui dati che risiedono all'interno per una distribuzione e un'analisi più semplici. Nel 2022 vedremo anche data scientist concentrarsi sui complessi problemi della tecnologia serverless e del cloud ibrido che risolveranno difficoltà evidenti in modo più efficace utilizzando l'analisi dei dati.

I modelli NLP ora saranno più magnanimi che mai. La PNL sarà in grado di sintetizzare problemi complessi e grandi set di dati per potenziare le conversazioni uomo-macchina in modo più efficace. Insieme all'analisi dei dati, gli strumenti di intelligenza artificiale e i modelli ML sfrutteranno in modo efficiente varie fasi di analisi dei dati.

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La PNL, insieme agli algoritmi della scienza dei dati, sta tentando di estrarre un riconoscimento vocale chiaro e viene implementata anche in varie altre lingue native. Sofisticati algoritmi ML aiuteranno in modo più efficiente le fasi di elaborazione del linguaggio come la sintesi di frasi, la tokenizzazione delle parole, la previsione di parte del discorso, l'analisi delle dipendenze, il riconoscimento di entità denominate, ecc.

Innovazioni nella scienza dei dati

La scienza dei dati supporta i modelli di deep learning da molto tempo ormai. Secondo la previsione del settore della scienza dei dati per il 2022 , la popolarità dei modelli di deep learning su larga scala aumenterà. I dispositivi intelligenti di prossima generazione produrranno e consumeranno i dati dei sensori dall'Internet delle cose.

Le organizzazioni stanno inoltre pianificando di far funzionare l'informatica intelligente ai margini del settore, consentendo ai dispositivi di operare in quasi tutti i settori. L'aggiunta di intelligenza a questi sistemi di sensori aiuterà anche a far interagire queste macchine con gli esseri umani e tra di loro senza un comando e controllo centralizzato (C&C). Sicuramente aprirà nuove vie di innovazione nelle industrie e nelle imprese.

Le organizzazioni e le aziende utilizzano intensamente algoritmi di analisi dei dati anche nel campo dei media. Applicazioni come la comprensione del tuo pubblico, la folla dei media e l'analisi dei loro gusti aiutano i creatori di contenuti multimediali a scoprire i contenuti che il loro pubblico apprezzerà. Secondo le previsioni della scienza dei dati , le aziende analizzeranno grandi set di dati generati dal pubblico e le loro scelte per portare nuovi contenuti multimediali sulla piattaforma che sicuramente prospereranno. Sarà possibile con l'aiuto dell'analisi dei dati e di modelli efficienti di machine learning.

Un'altra ricerca è in corso con Deep Reinforcement Learning e Transfer Learning per scoprire nuovi modi di scrivere algoritmi efficienti e modelli ML più appropriati e, quindi, più accurati e meno distorti. Le organizzazioni hanno gradualmente iniziato ad apprezzare il valore economico della scienza dei dati e dell'analisi. Secondo molte aziende, le risorse digitali che non si consumano mai diventano più preziose con il tempo man mano che sono più utilizzate.

Tra i professionisti della scienza dei dati, nel 2022, un grande focus sarà anche sulle potenzialità dell'ingegneria delle funzionalità, prevede il dottor Ryohei Fujimaki, fondatore e CEO di dot data. L'ingegneria delle funzionalità parla dell'utilizzo della conoscenza del dominio per l'estrazione di funzionalità aggiuntive dai dati non elaborati attraverso il data mining e l'analisi dei dati. L'ingegneria delle funzionalità, nota anche come AutoML 2.0, fornirà generazioni automatizzate di ipotesi che esploreranno migliaia e milioni di modelli di ipotesi per automatizzare la scoperta e l'ingegneria con maggiore chiarezza, trasparenza e approfondimenti.

Applicazioni della scienza dei dati nelle industrie sanitarie e manifatturiere

La scienza dei dati e l'analisi dei dati sono popolari nel campo dell'industria sanitaria e manifatturiera. Nel ramo dell'assistenza sanitaria, le organizzazioni utilizzano la scienza dei dati applicata per prevedere le condizioni di salute dei pazienti, la comprensione dell'immagine medica, l'assistenza virtuale per i pazienti, il monitoraggio e la comprensione della mutazione delle malattie e molti altri.

Secondo le previsioni del settore della scienza dei dati , entro il 2022, l'industria sanitaria utilizzerà ampiamente la scienza dei dati per comprendere i segreti della genetica ed estendere la ricerca sulla genomica. La scoperta di nuovi farmaci sarà presente poiché le organizzazioni utilizzeranno i set di dati sulla composizione dei farmaci per simulare la loro composizione attraverso l'analisi dei dati e gli algoritmi ML. Dà vita a una nuova branca della medicina chiamata Medicina Predittiva che utilizzerà l'analisi predittiva per portare più soluzioni ai problemi.

Gli approcci all'analisi dei dati sono importanti anche nei settori della produzione e della vendita al dettaglio per rilevare la previsione dei guasti e la manutenzione preventiva. Le organizzazioni richiedono sistemi di previsione e gestione autonoma dell'inventario per comprendere e prevedere processi industriali complessi.

Le organizzazioni stanno pianificando di utilizzare modelli di machine learning per la fusione della scienza dei dati per ottimizzare i prezzi dei prodotti e la logistica in modo efficiente. Questi modelli e algoritmi di analisi stanno entrando nel livello successivo entro il 2022 per prevedere il rischio della catena di approvvigionamento e gestirlo in modo più accurato e automatico.

Perché non puoi sfuggire al miglioramento delle tue competenze?

Indipendentemente dalle competenze, dalla laurea o dall'esperienza, c'è sempre un percorso per perseguire la scienza dei dati come opzione di carriera. Secondo la previsione del settore della scienza dei dati per il 2022 , gli Stati Uniti e l'India sono i primi due paesi a generare domanda per oltre 50.000 data scientist e oltre 300.000 opportunità di lavoro per analisti di dati.

Le competenze richieste per prepararti come analista di dati sono Statistica, programmazione (tramite Python o R), Machine Learning, Calcolo multivariabile, Data Wrangling, Visualizzazione dei dati, Intuizione dei dati e Comunicazione dei dati. upGrad ha una raccolta senza precedenti di corsi di scienza dei dati con prezzi e durata variabili.

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Conclusione

L'analisi dei dati avanzata, in combinazione con l'intelligenza artificiale, si sta rivelando la soluzione mainstream rapida ed efficiente per la maggior parte delle organizzazioni. Per rimanere competitivi nel mercato aggressivo, gli esperti del settore prevedono che le aziende cercheranno di adottare analisi avanzate e acclimatare i propri standard aziendali istituendo team specializzati nella scienza dei dati per ripensare e riprogettare le strategie esistenti.