2022년 데이터 과학 산업 예측

새해가 도래했습니다. 트렌드의 추세를 예측할 때입니다! 데이터 과학자들에 따르면 2022년에는 데이터 과학 구현에 엄청난 도약이 있을 것입니다. 대규모 데이터 세트에 구현된 다양한 데이터 과학 알고리즘은 작업을 훨씬 더 허용하게 만들 것입니다.

일부 데이터 과학 산업 예측 에 따르면 2022년부터 분석을 통한 데이터 성능이 훨씬 더 미션 크리티컬해질 것입니다. Gartner의 데이터 과학 산업 예측 2022 에 따르면 CEO, CIO 및 분석 혁신가는 응용 데이터 과학을 통해 생산성 향상을 위한 전략적 계획을 강화하는 것으로 보입니다.

도미노 데이터 랩(Domino Data Labs)의 공동 설립자이자 CEO인 닉 엘프린(Nick Elprin)은 "조직이 COVID-19의 영향을 극복하고 비즈니스를 지속 가능하게 유지하기 위해 여러 분야에서 긴박한 예산 삭감을 하고 있다"고 말했다. 그는 또한 '2022년까지 많은 사람들이 생존과 청산을 결정짓는 중요한 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터 과학에 대한 투자를 제공하거나 강화할 것으로 예상합니다.'라고 덧붙였습니다.

디지털 비즈니스와 그 미래를 분석하는 것은 다양한 업종에서 다양한 데이터 분석 가능성에 직면해 있습니다. 2022년의 데이터 과학 예측은 다양한 변화를 견디고 CIO와 데이터 분석 리더가 성공적인 전략을 계획할 때 채택하고 도입해야 하는 과제를 해결합니다. 더 많은 구현, 더 많은 직업 기회.

또한 소매, 의료 및 제조 산업을 포함한 다양한 시장에서 혁신과 데이터 과학 애플리케이션이 번창할 것입니다. 데이터 과학 산업 예측 2022 에 따라 변화를 목격하게 될 다양한 업종을 살펴보겠습니다 .

2022년 데이터 과학 산업 예측

기업은 이미 조직과 산업 전반에 걸쳐 데이터를 민주화하기 시작했으며 더 많은 직원이 실시간 통찰력을 추출하는 것을 목표로 하고 있습니다. 코로나19 사태가 우리에게 더 생생하게 보여준 좋은 점 하나가 있다면, 데이터에 더 의존하는 것이다. 생성된 데이터를 최대한 활용하기 위해 조직은 취업 기회, 혁신, 문제 해결 방식 및 직원의 기술 향상에 더 많은 비용을 투자해야 합니다. 다음은 데이터 과학 산업의 예측 이 강화될 것으로 기대 되는 몇 가지 수직적 요소입니다 .

데이터 과학 전문가에게는 얼마나 많은 직업 기회가 있습니까?

전 세계적으로 2,50,000개 이상의 전자 상거래 회사가 있습니다. 따라서 이러한 회사는 매일 생성되는 엄청난 양의 데이터를 분석하기 위해 많은 데이터 분석가와 데이터 과학자 인력을 필요로 합니다. Analytics Insight에서 실시한 최신 설문조사에 따르면 2022년에는 3,037,810개 이상의 새로운 일자리가 생겨날 것이라고 합니다. 신생 기업과 다국적 기업이 전 세계 및 미국에서 데이터 과학 전문가를 위한 직무를 게시하고 있습니다. 데이터가 가장 핫한 채용 정보 수집 도구라는 것을 생생하게 나타냅니다.

데이터 과학이 효율적으로 해결할 새로운 문제

작년에 2022년은 기술 트렌드가 번성할 기회의 흐름인 것 같습니다. 일부 예측에 따르면 하이브리드 클라우드, 지능형 기계, 자연어 처리(NLP), 의료 시스템, 제조 산업 및 기타 광범위한 틈새 시장에서 데이터 분석 도구 및 기계 학습 모델을 통해 문제 해결 접근 방식을 다듬고 있습니다. 다음은 데이터 과학이 해결할 수 있는 주요 트렌드 문제 목록입니다.

o 데이터 과학을 통해 백업된 자동화 시스템과 지능형 기계는 조직 작업을 자동화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 로봇 자동화 프로세스(RPA)를 향상하여 가치가 낮은 노력을 가져오고 가치가 높은 활동에 집중할 것입니다. 데이터를 수집하고 이러한 데이터에서 인텔리전스를 추출하는 알고리즘을 모델링하는 것이 기업의 목표입니다.

클라우드 배포 및 사용은 데이터 분석 사용을 완전히 구현합니다. 계산 능력이 기하급수적으로 증가하고 데이터가 보다 저렴해지고 액세스하기 쉬워짐에 따라 클라우드 및 서버리스 기술은 보다 쉬운 배포 및 분석을 위해 내부에 있는 데이터와 계산에 더 중점을 둡니다. 2022년에는 서버리스 기술과 하이브리드 클라우드의 복잡한 문제에 집중하는 데이터 과학자들도 데이터 분석을 사용하여 눈에 띄는 어려움을 보다 효과적으로 해결하는 모습을 보게 될 것입니다.

NLP 모델은 이제 그 어느 때보다 관대해질 것입니다. NLP는 복잡한 문제와 대규모 데이터 세트를 통합하여 인간-기계 대화를 보다 효과적으로 강화할 수 있습니다. 데이터 분석과 함께 AI 도구 및 ML 모델은 다양한 데이터 분석 단계를 효율적으로 활용합니다.

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NLP는 데이터 과학 알고리즘과 함께 명확한 음성 인식 추출을 시도하고 있으며 다른 다양한 모국어로도 구현되고 있습니다. 세련된 ML 알고리즘은 문장 합성, 단어 토큰화, 품사 예측, 종속성 구문 분석, 명명된 엔터티 인식 등과 같은 언어 처리 단계를 보다 효율적으로 지원합니다.

데이터 과학의 혁신

데이터 과학은 이제 오랫동안 딥 러닝 모델을 지원하고 있습니다. 데이터 과학 산업 예측 2022 에 따르면 대규모 딥 러닝 모델의 인기가 높아질 것입니다. 차세대 스마트 장치는 사물 인터넷에서 센서 데이터를 생산하고 소비할 것입니다.

조직은 또한 거의 모든 산업에서 장치가 작동할 수 있도록 하는 지능형 컴퓨팅을 산업 기능의 가장자리로 만들 계획입니다. 이러한 센서 시스템에 지능을 추가하면 중앙 집중식 명령 및 제어(C&C) 없이 이러한 기계가 인간과 상호 작용하는 데 도움이 됩니다. 그것은 반드시 산업과 기업에 새로운 혁신의 길을 열어줄 것입니다.

조직과 기업은 미디어 분야에서도 데이터 분석 알고리즘을 적극 활용하고 있다. 청중, 미디어 군중을 이해하고 그들의 취향을 분석하는 것과 같은 응용 프로그램은 미디어 콘텐츠 제작자가 청중이 소중히 여기는 콘텐츠를 찾는 데 도움이 됩니다. 데이터 과학 예측 에 따르면 , 기업은 확실히 번성할 플랫폼에 새로운 미디어 콘텐츠를 제공하기 위해 청중과 그들의 선택에 의해 생성된 대규모 데이터 세트를 분석할 것입니다. 데이터 분석과 효율적인 기계 학습 모델의 도움으로 가능합니다.

Deep Reinforcement Learning 및 Transfer Learning과 함께 더 적절하고 따라서 더 정확하고 덜 편향된 효율적인 알고리즘과 ML 모델을 작성하는 새로운 방법을 찾기 위한 또 다른 연구가 진행 중입니다. 조직은 점차 데이터 과학 및 분석의 경제적 가치를 높이 평가하기 시작했습니다. 많은 기업에 따르면 닳지 않는 디지털 자산은 시간이 지남에 따라 사용할수록 가치가 높아집니다.

도트 데이터(dot data)의 설립자이자 CEO인 후지마키 료헤이(Ryohei Fujimaki) 박사는 2022년에 데이터 과학 실무자들 사이에서 피쳐 엔지니어링의 잠재력에 큰 초점이 맞춰질 것이라고 예측합니다. 기능 엔지니어링은 데이터 마이닝 및 데이터 분석을 통해 처리되지 않은 데이터에서 추가 기능을 추출하기 위해 도메인 지식을 활용하는 것에 대해 설명합니다. AutoML 2.0이라고도 하는 기능 엔지니어링은 수천 개의 가설 패턴을 탐색하는 자동화된 가설 생성을 제공하여 보다 명확하고 투명하며 통찰력 있는 검색 및 엔지니어링을 자동화합니다.

의료 및 제조 산업에서의 데이터 과학 응용

데이터 과학 및 데이터 분석은 의료 및 제조 산업 분야에서 널리 사용됩니다. 의료 분야에서 조직은 응용 데이터 과학을 사용하여 환자의 건강 상태 예측, 의료 이미지 이해, 환자를 위한 가상 지원, 질병의 돌연변이 추적 및 이해 등을 수행합니다.

데이터 과학 산업의 예측 에 따르면 2022년까지 의료 산업은 유전학의 비밀을 이해하고 유전학 연구를 확장하기 위해 데이터 과학을 많이 활용하게 될 것입니다. 조직이 약물 구성 데이터 세트를 사용하여 데이터 분석 및 ML 알고리즘을 통해 구성을 시뮬레이션할 때 새로운 약물 발견이 있을 것입니다. 예측 분석을 사용하여 문제에 대한 더 많은 솔루션을 제공하는 예측 의학이라는 새로운 의학 분야를 탄생시켰습니다.

데이터 분석 접근 방식은 결함 예측 및 예방 유지 관리를 감지하기 위해 제조 및 소매 분야에서도 두드러집니다. 조직은 복잡한 산업 프로세스를 이해하고 예측하기 위해 예측 및 자율 재고 관리 시스템을 요구합니다.

조직은 데이터 과학 혼합 기계 학습 모델을 활용하여 제품 가격 및 물류를 효율적으로 최적화할 계획입니다. 이러한 모델과 분석 알고리즘은 2022년까지 다음 단계로 진입하여 공급망 위험을 예측하고 보다 정확하게 자동으로 관리합니다.

왜 당신은 기술 향상을 피할 수 없습니까?

기술, 학위 또는 경험에 관계없이 항상 데이터 과학을 직업 선택으로 추구할 수 있는 경로가 있습니다. 데이터 과학 산업 예측 2022 에 따르면 미국과 인도는 50,000명 이상의 데이터 과학자와 300,000명 이상의 데이터 분석가 일자리에 대한 수요를 창출하는 상위 두 국가입니다.

데이터 분석가로서 준비하는 데 필요한 기술은 통계, 프로그래밍(Python 또는 R 사용), 기계 학습, 다변수 미적분, 데이터 랭글링, 데이터 시각화, 데이터 직관 및 데이터 통신입니다. upGrad는 다양한 가격과 기간을 제공하는 비교할 수 없는 데이터 과학 과정 모음을 보유하고 있습니다.

• 데이터 과학의 이그 제 큐 티브 PG 프로그램, IIIT-B
• 데이터 과학 과학 석사
• 데이터 과학 고급 인증서, IIIT-B

결론

AI와 결합된 고급 데이터 분석은 대부분의 조직에서 빠르고 효율적인 주류 솔루션으로 밝혀졌습니다. 공격적인 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 업계 전문가들은 기업이 기존 전략을 재고하고 재설계하기 위해 전문 데이터 과학 팀을 구성하여 고급 분석을 채택하고 비즈니스 표준에 적응하려고 시도할 것이라고 예측합니다.