Previsão do setor de ciência de dados para 2022

Chegamos a um novo ano - e é hora de prever a tendência na tendência! De acordo com cientistas de dados, haverá um grande salto na implementação da ciência de dados em 2022. Vários algoritmos de ciência de dados implementados em grandes conjuntos de dados tornarão as tarefas muito mais permissivas.

De acordo com algumas previsões do setor de ciência de dados , a partir de 2022, o desempenho de dados com análises se tornará ainda mais crítico. De acordo com a previsão do setor de ciência de dados do Gartner para 2022 , CEOs, CIOs e inovadores analíticos parecem aprimorar seus planos estratégicos para mais produtividade por meio de Data Science aplicada.

“As organizações estão fazendo cortes orçamentários tensos em muitas áreas para superar os efeitos do COVID-19 e manter seus negócios viáveis”, diz Nick Elprin, cofundador e CEO da Domino Data Labs. Ele também acrescentou: 'Até 2022, prevemos que muitos fornecerão ou aumentarão seus investimentos em ciência de dados para impulsionar as decisões de negócios significativas que podem fazer a diferença entre sobrevivência e liquidação.'

Analisar o negócio digital e seu futuro nos confronta com diferentes possibilidades de análise de dados em diferentes verticais. As previsões de ciência de dados para 2022 suportam diversas transformações e resolvem desafios que CIOs e líderes de análise de dados devem adotar e introduzir em seu planejamento para estratégias bem-sucedidas. Mais a implementação, mais oportunidades de trabalho.

Isso também promoverá inovações e aplicativos de ciência de dados em vários mercados, incluindo varejo, saúde e indústrias de manufatura. Vejamos as diferentes verticais que testemunharão uma mudança de acordo com a previsão do setor de ciência de dados para 2022 .

Previsão do setor de ciência de dados 2022

As empresas já começaram a democratizar os dados em toda a organização e nos setores, ao mesmo tempo em que buscam mais funcionários para extrair insights em tempo real. Se há uma coisa boa que a situação do COVID-19 nos mostrou de forma mais vívida, é confiar mais nos dados. Para obter o máximo dos dados gerados, as organizações precisam gastar mais em oportunidades de trabalho, inovações, abordagens de solução de problemas e qualificação dos funcionários. Aqui estão algumas das verticais que a previsão do setor de ciência de dados está ansiosa para testemunhar o enriquecimento.

Quantas oportunidades de emprego existirão para especialistas em ciência de dados?

Mais de 2.50.000 empresas de comércio eletrônico existem globalmente. Portanto, é evidente que essas empresas exigirão uma grande força de trabalho de analistas de dados e cientistas de dados para analisar enormes quantidades de dados gerados todos os dias. De acordo com a última pesquisa realizada pela Analytics Insight, em 2022, mais de 3.037.810 novas vagas de emprego surgirão. Startups e multinacionais estão publicando cargos para especialistas em ciência de dados em todo o mundo e nos EUA. Isso indica vividamente que os dados são um grande agregador de vagas de emprego.

Novos problemas que a ciência de dados resolverá com eficiência

No ano anterior, parece que 2022 é um fluxo de oportunidades para as tendências tecnológicas florescerem. De acordo com algumas previsões, nuvem híbrida, máquinas inteligentes, processamento de linguagem natural (NLP), sistemas de saúde, indústrias de manufatura e outros nichos amplos estão preparando suas abordagens de solução de problemas por meio de ferramentas de análise de dados e modelos de aprendizado de máquina. Aqui estão algumas das listas dos principais problemas de tendências que a ciência de dados resolverá.

o Sistemas de automação e máquinas inteligentes com backup por meio de ciência de dados conduzirão funções críticas para automatizar tarefas organizacionais. Ele aprimorará o Processo de Automação Robótica (RPA) para trazer esforços de baixo valor e focar em atividades de alto valor. Coletar dados e modelar os algoritmos para extrair inteligência desses dados é o alvo das empresas.

A implantação e o uso da nuvem implementarão totalmente o uso da análise de dados. À medida que o poder de computação cresce exponencialmente e os dados estão ficando mais acessíveis e fáceis de acessar, a tecnologia em nuvem e sem servidor se concentra mais na computação e nos dados internos para facilitar a implantação e a análise. Em 2022, também veremos cientistas de dados se concentrando nos problemas complexos da tecnologia sem servidor e da nuvem híbrida, resolvendo dificuldades conspícuas com mais eficiência usando a análise de dados.

Os modelos de PNL agora serão mais magnânimos do que nunca. A PNL será capaz de sintetizar problemas complexos e grandes conjuntos de dados para impulsionar as conversas homem-máquina de forma mais eficaz. Em conjunto com a análise de dados, as ferramentas de IA e os modelos de ML aproveitarão com eficiência vários estágios de análise de dados.

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A PNL, juntamente com algoritmos de ciência de dados, estão tentando extrair um reconhecimento de fala claro e também estão sendo implementados em vários outros idiomas nativos. Os algoritmos de ML refinados ajudarão com mais eficiência as etapas de processamento de linguagem, como síntese de frases, tokenização de palavras, previsão de parte do discurso, análise de dependência, reconhecimento de entidade nomeada etc.

Inovações em Ciência de Dados

A ciência de dados está apoiando os modelos de aprendizado profundo há muito tempo. De acordo com a previsão do setor de ciência de dados para 2022 , a popularidade dos modelos de aprendizado profundo em larga escala aumentará. Os dispositivos inteligentes de próxima geração produzirão e consumirão dados de sensores da Internet das Coisas.

As organizações também planejam tornar a computação inteligente na ponta da indústria, permitindo que os dispositivos operem em quase todas as indústrias. Adicionar inteligência a esses sistemas de sensores também ajudará a interagir essas máquinas com humanos e entre si sem um comando e controle centralizado (C&C). Certamente abrirá novas rotas de inovação em indústrias e empresas.

Organizações e empresas estão usando algoritmos de análise de dados intensamente também no campo da mídia. Aplicativos como entender seu público, multidão de mídia e analisar seus gostos ajudam os criadores de conteúdo de mídia a descobrir o conteúdo que seu público apreciará. De acordo com as previsões da ciência de dados , as empresas analisarão grandes conjuntos de dados gerados pelo público e suas escolhas para trazer novos conteúdos de mídia na plataforma que certamente florescerão. Isso será possível com a ajuda de análise de dados e modelos eficientes de aprendizado de máquina.

Outra pesquisa está em andamento com Deep Reinforcement Learning e Transfer Learning para descobrir novas maneiras de escrever algoritmos eficientes e modelos de ML que sejam mais apropriados e, portanto, mais precisos e menos tendenciosos. As organizações gradualmente começaram a apreciar o valor econômico da ciência e análise de dados. De acordo com muitas empresas, os ativos digitais que nunca se desgastam se tornam mais valiosos com o tempo, pois são mais usados.

Entre os profissionais de ciência de dados, em 2022, um grande foco também estará nas potencialidades da engenharia de recursos, prevê o Dr. Ryohei Fujimaki, fundador e CEO da dot data. A engenharia de recursos fala sobre a utilização do conhecimento do domínio para extrair recursos adicionais de dados não processados ​​por meio de mineração de dados e análise de dados. A engenharia de recursos, também conhecida como AutoML 2.0, fornecerá gerações de hipóteses automatizadas que explorarão milhares e milhões de padrões de hipóteses para automatizar a descoberta e a engenharia com mais clareza, transparência e insights.

Aplicações da ciência de dados nos setores de saúde e manufatura

A ciência de dados e a análise de dados são populares no campo dos setores de saúde e manufatura. No ramo da saúde, as organizações usam ciência de dados aplicada para prever as condições de saúde do paciente, compreensão de imagens médicas, assistência virtual para pacientes, rastreamento e compreensão da mutação de doenças e muito mais.

De acordo com a previsão do setor de ciência de dados , até 2022, o setor de saúde utilizará fortemente a ciência de dados para entender os segredos da genética e ampliar a pesquisa genômica. A descoberta de novos medicamentos estará lá, pois as organizações usarão conjuntos de dados de composição de medicamentos para simular sua composição por meio de análise de dados e algoritmos de ML. Isso dá origem a um novo ramo da medicina chamado Medicina Preditiva, que usará a análise preditiva para trazer mais soluções para os problemas.

As abordagens de análise de dados também são proeminentes nos campos de manufatura e varejo para detectar previsão de falhas e manutenção preventiva. As organizações exigem previsão e sistema autônomo de gerenciamento de estoque para entender e prever processos industriais complexos.

As organizações estão planejando utilizar modelos de aprendizado de máquina de combinação de ciência de dados para otimizar os preços e a logística dos produtos com eficiência. Esses modelos e algoritmos de análise estão entrando no próximo nível até 2022 para prever o risco da cadeia de suprimentos e gerenciá-los com mais precisão automaticamente.

Por que você não pode escapar do upskilling?

Independentemente das habilidades, diploma ou experiência, sempre há um caminho para buscar a Ciência de Dados como uma opção de carreira. De acordo com a previsão do setor de ciência de dados para 2022 , os EUA e a Índia são os dois principais países a gerar demanda por mais de 50.000 cientistas de dados e mais de 300.000 oportunidades de emprego para analistas de dados.

As habilidades necessárias para se preparar como analista de dados são Estatística, programação (usando Python ou R), Machine Learning, Cálculo Multivariável, Data Wrangling, Visualização de dados, Intuição de dados e Comunicação de dados. O upGrad tem uma coleção incomparável de cursos de ciência de dados com preços e duração variados.

• Programa PG Executivo em Ciência de Dados, IIIT-B
• Mestrado em Ciência de Dados
• Certificado Avançado em Ciência de Dados, IIIT-B

Conclusão

A análise avançada de dados, em combinação com a IA, está se tornando a solução principal rápida e eficiente para a maioria das organizações. Para permanecer competitivo no mercado agressivo, especialistas do setor preveem que as empresas tentarão adotar análises avançadas e adaptar seus padrões de negócios, estabelecendo equipes especializadas de ciência de dados para repensar e redesenhar as estratégias existentes.