Prognozy branży nauki danych na rok 2022

Nadszedł nowy rok — i nadszedł czas, aby przewidzieć trend! Według naukowców zajmujących się danymi, w 2022 r. nastąpi ogromny skok we wdrażaniu nauki o danych. Różne algorytmy analizy danych zaimplementowane na ogromnych zbiorach danych sprawią, że zadania będą znacznie bardziej liberalne.

Według niektórych prognoz branży data science , od 2022 r. wydajność danych z analityką stanie się jeszcze bardziej krytyczna dla misji. Zgodnie z prognozą Gartnera 2022 dla branży data science , dyrektorzy generalni, dyrektorzy ds. informatyki i innowatorzy analityczni wydają się ulepszać swoje plany strategiczne w celu zwiększenia produktywności dzięki stosowanej nauce o danych.

„Organizacje dokonują napiętych cięć budżetowych w wielu obszarach, aby przezwyciężyć skutki COVID-19 i utrzymać rentowność swojej działalności” – mówi Nick Elprin, współzałożyciel i dyrektor generalny Domino Data Labs. Dodał również: „Przewidujemy, że do 2022 r. wiele z nich zapewni lub zwiększy swoje inwestycje w naukę o danych, aby kierować znaczącymi decyzjami biznesowymi, które mogą zadecydować o przetrwaniu i likwidacji”.

Analiza cyfrowego biznesu i jego przyszłości stawia nas przed różnymi możliwościami analizy danych w różnych branżach. Prognozy data science na 2022 r. przetrwają różnorodne transformacje i rozwiązują wyzwania, które CIO i liderzy analityki danych powinni przyjąć i wprowadzić w planowaniu skutecznych strategii. Więcej realizacji, więcej możliwości pracy.

Spowoduje to również rozwój innowacji i aplikacji do nauki o danych na różnych rynkach, w tym w handlu detalicznym, opiece zdrowotnej i przemyśle wytwórczym. Przyjrzyjmy się różnym branżom, w których nastąpią zmiany zgodnie z prognozą branży data science 2022 .

Prognozy branży data science 2022

Firmy już rozpoczęły demokratyzację danych w całej organizacji i branżach, dążąc do tego, aby więcej pracowników uzyskiwało spostrzeżenia w czasie rzeczywistym. Jeśli jest jedna dobra rzecz, którą sytuacja COVID-19 pokazała nam wyraźniej, to poleganie w większym stopniu na danych. Aby jak najlepiej wykorzystać wygenerowane dane, organizacje muszą wydawać więcej na oferty pracy, innowacje, metody rozwiązywania problemów i podnoszenie kwalifikacji pracowników. Oto niektóre z branż, które prognozy branży data science oczekują wzbogacenia.

Ile ofert pracy będzie dostępnych dla ekspertów ds. analizy danych?

Na całym świecie istnieje ponad 250 000 firm e-commerce. Dlatego oczywiste jest, że firmy te będą wymagały dużej siły roboczej analityków danych i naukowców zajmujących się danymi, aby analizować ogromne ilości danych generowanych każdego dnia. Według najnowszego badania przeprowadzonego przez Analytics Insight w 2022 r. pojawi się ponad 3 037 810 nowych miejsc pracy. Startupy i korporacje wielonarodowe publikują stanowiska dla ekspertów ds. analityki danych na całym świecie i w Stanach Zjednoczonych. To wyraźnie wskazuje, że dane są dużym agregatorem gorących ofert pracy.

Nowe problemy, które nauka o danych rozwiąże skutecznie

Wydaje się, że rok wcześniej 2022 jest strumieniem okazji do rozkwitu trendów technologicznych. Według niektórych prognoz chmura hybrydowa, inteligentne maszyny, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), systemy opieki zdrowotnej, przemysł wytwórczy i inne szerokie nisze przygotowują swoje podejścia do rozwiązywania problemów za pomocą narzędzi do analizy danych i modeli uczenia maszynowego. Oto niektóre z list najpopularniejszych problemów, które rozwiąże data science.

o Systemy automatyzacji i inteligentne maszyny, których kopie zapasowe są oparte na nauce o danych, będą wyznaczać kluczowe role w celu automatyzacji zadań organizacyjnych. Udoskonali proces automatyzacji robotów (RPA), aby wnieść wysiłki o niskiej wartości i skoncentrować się na działaniach o wysokiej wartości. Gromadzenie danych i modelowanie algorytmów w celu wydobycia inteligencji z tych danych jest celem firm.

Wdrożenie i użytkowanie chmury w pełni wdroży wykorzystanie analizy danych. Ponieważ moc obliczeniowa rośnie wykładniczo, a dane stają się coraz bardziej przystępne cenowo i łatwiej dostępne, technologie chmurowe i bezserwerowe skupiają się bardziej na obliczeniach i danych znajdujących się wewnątrz, aby ułatwić wdrażanie i analizę. W 2022 roku zobaczymy również naukowców zajmujących się danymi skupionymi na złożonych problemach technologii bezserwerowej i chmury hybrydowej, które skuteczniej rozwiązują rzucające się w oczy trudności za pomocą analityki danych.

Modele NLP będą teraz bardziej wspaniałomyślne niż kiedykolwiek. NLP będzie w stanie syntetyzować złożone problemy i duże zbiory danych, aby skuteczniej wspomagać konwersacje człowiek-maszyna. W połączeniu z analizą danych narzędzia AI i modele ML będą efektywnie wykorzystywać różne etapy analizy danych.

Ucz się online kursów analizy danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

NLP, wraz z algorytmami nauki o danych, próbują wyodrębnić wyraźne rozpoznawanie mowy, a także są wdrażane w różnych innych językach ojczystych. Udoskonalone algorytmy ML będą bardziej efektywnie wspomagać etapy przetwarzania języka, takie jak synteza zdań, tokenizacja słów, przewidywanie części mowy, analiza zależności, rozpoznawanie nazwanych jednostek itp.

Innowacje w nauce o danych

Nauka o danych od dawna wspiera modele uczenia głębokiego. Według prognozy branży data science 2022 popularność modeli głębokiego uczenia na dużą skalę wzrośnie. Inteligentne urządzenia nowej generacji będą produkować i wykorzystywać dane z czujników z Internetu Rzeczy.

Organizacje planują również wprowadzić inteligentne przetwarzanie do granic branży, umożliwiając urządzeniom działanie w niemal każdej branży. Dodanie inteligencji do tych systemów czujników pomoże również w interakcji tych maszyn z ludźmi i między sobą bez scentralizowanego dowodzenia i kontroli (C&C). Z pewnością otworzy nowe ścieżki innowacji w branżach i firmach.

Organizacje i firmy intensywnie wykorzystują algorytmy analizy danych również w dziedzinie mediów. Aplikacje, takie jak rozumienie odbiorców, tłumu w mediach i analizowanie ich gustów, pomagają twórcom treści multimedialnych odkrywać treści, które ich odbiorcy będą cenić. Zgodnie z przewidywaniami data science , firmy będą analizować duże zbiory danych generowane przez odbiorców i ich wybory, aby wprowadzić nowe treści medialne na platformę, która z pewnością będzie się rozwijać. Będzie to możliwe dzięki analityce danych i wydajnym modelom uczenia maszynowego.

Trwają inne badania dotyczące uczenia głębokiego wzmacniania i uczenia transferu, aby odkryć nowe sposoby pisania wydajnych algorytmów i modeli ML, które są bardziej odpowiednie, a przez to dokładniejsze i mniej stronnicze. Organizacje stopniowo zaczęły doceniać ekonomiczną wartość nauki o danych i analityki. Według wielu firm zasoby cyfrowe, które nigdy się nie zużywają, z czasem stają się coraz bardziej wartościowe, ponieważ są coraz częściej używane.

Wśród praktyków nauki o danych, w 2022 r. duży nacisk zostanie położony na potencjał inżynierii funkcji, przewiduje dr Ryohei Fujimaki, założyciel i dyrektor generalny dot data. Inżynieria funkcji mówi o wykorzystaniu wiedzy domenowej do wyodrębniania dodatkowych funkcji z nieprzetworzonych danych poprzez eksplorację danych i analizę danych. Inżynieria funkcji, czyli AutoML 2.0, zapewni zautomatyzowane generowanie hipotez, które zbadają tysiące i miliony wzorców hipotez, aby zautomatyzować odkrywanie i inżynierię z większą przejrzystością, przejrzystością i wglądem.

Zastosowania nauki o danych w opiece zdrowotnej i przemyśle wytwórczym

Nauka o danych i analityka danych są popularne w branży medycznej i produkcyjnej. W branży opieki zdrowotnej organizacje wykorzystują stosowaną analitykę danych do przewidywania stanu zdrowia pacjenta, zrozumienia obrazu medycznego, wirtualnej pomocy dla pacjentów, śledzenia i zrozumienia mutacji chorób i wielu innych.

Zgodnie z przewidywaniami branży data science , do 2022 r. branża opieki zdrowotnej będzie w dużym stopniu wykorzystywać Data Science do zrozumienia tajników genetyki i rozszerzenia badań genomicznych. Odkrywanie nowych leków będzie możliwe, ponieważ organizacje będą wykorzystywać zbiory danych o składzie leków do symulacji ich składu za pomocą analizy danych i algorytmów ML. Daje początek nowej gałęzi medycyny zwanej Medycyną Predykcyjną, która będzie wykorzystywać analizę predykcyjną, aby dostarczać więcej rozwiązań problemów.

Podejścia do analizy danych są również widoczne w branży produkcyjnej i detalicznej w celu wykrywania przewidywania usterek i konserwacji zapobiegawczej. Organizacje wymagają prognozowania i autonomicznego systemu zarządzania zapasami, aby zrozumieć i prognozować złożone procesy przemysłowe.

Organizacje planują wykorzystać modele uczenia maszynowego łączące naukę o danych w celu efektywnej optymalizacji cen produktów i logistyki. Te modele i algorytmy analizy wkraczają na wyższy poziom do 2022 r., aby przewidywać ryzyko w łańcuchu dostaw i dokładniej nimi zarządzać automatycznie.

Dlaczego nie możesz uciec od podnoszenia umiejętności?

Bez względu na umiejętności, stopień naukowy czy doświadczenie, zawsze istnieje ścieżka do rozwoju Data Science jako opcji kariery. Zgodnie z prognozą branży nauki danych na 2022 r. Stany Zjednoczone i Indie są dwoma największymi krajami, które generują zapotrzebowanie na ponad 50 000 naukowców zajmujących się danymi i ponad 300 000 ofert pracy dla analityków danych.

Umiejętności wymagane do przygotowania się jako analitycy danych to statystyka, programowanie (przy użyciu Pythona lub R), uczenie maszynowe, rachunek wielu zmiennych, walka z danymi, wizualizacja danych, intuicja danych i komunikacja danych. upGrad ma niezrównaną kolekcję kursów z zakresu nauki o danych o różnych cenach i czasie trwania.

• Executive PG Program w Data Science, IIIT-B
• Masters of Science w Data Science
• Zaawansowany certyfikat w dziedzinie nauki o danych, IIIT-B

Wniosek

Zaawansowana analiza danych w połączeniu ze sztuczną inteligencją okazuje się być szybkim i wydajnym rozwiązaniem typu mainstream dla większości organizacji. Aby zachować konkurencyjność na agresywnym rynku, eksperci branżowi przewidują, że przedsiębiorstwa będą próbowały przyjąć zaawansowaną analitykę i zaaklimatyzować swoje standardy biznesowe, tworząc wyspecjalizowane zespoły zajmujące się analizą danych, aby przemyśleć i przeprojektować istniejące strategie.