Predicția industriei științei datelor pentru 2022

Am ajuns la un nou an – și este timpul să prezicem tendința în tendințe! Potrivit oamenilor de știință de date, va exista un salt masiv în implementarea științei datelor în 2022. Diferiți algoritmi de știință a datelor implementați pe seturi masive de date vor face sarcinile mult mai permisive.

Conform unor predicții din industria științei datelor , din 2022, performanța datelor cu analiză va deveni și mai critică. Conform predicției Gartner pentru 2022 , directorii executivi, directorii CIO și inovatorii analitici par să-și îmbunătățească planurile strategice pentru mai multă productivitate prin știința datelor aplicate.

„Organizațiile fac reduceri de buget tensionate în multe domenii pentru a depăși efectele COVID-19 și pentru a-și menține afacerea viabilă”, spune Nick Elprin, co-fondator și CEO al Domino Data Labs. El a adăugat, de asemenea, „Până în 2022, anticipăm că mulți își vor oferi sau își vor spori investițiile în știința datelor pentru a conduce deciziile semnificative de afaceri care pot face diferența între supraviețuire și lichidare”.

Analizarea afacerii digitale și a viitorului acesteia ne confruntă cu diferite posibilități de analiză a datelor pe diferite verticale. Predicțiile științei datelor pentru 2022 suportă diverse transformări și rezolvă provocările pe care CIO și liderii de analiză a datelor ar trebui să le adopte și să le introducă în planificarea lor pentru strategiile de succes. Mai mult implementare, mai multe oportunități de angajare.

Acest lucru va promova, de asemenea, inovații și aplicații pentru știința datelor pe diverse piețe, inclusiv în industria de retail, asistența medicală și industria de producție. Să ne uităm la diferitele verticale care vor fi martorii unei schimbări conform predicției industriei științei datelor pentru 2022 .

Predicția industriei științei datelor pentru 2022

Companiile au început deja să democratizeze datele din organizație și din industrii, în timp ce urmăresc ca mai mulți angajați să extragă informații în timp real. Dacă există un lucru bun pe care situația COVID-19 ni l-a arătat mai viu, este să ne bazăm mai mult pe date. Pentru a profita la maximum de datele generate, organizațiile trebuie să cheltuiască mai mult pe oportunități de angajare, inovații, abordări de rezolvare a problemelor și îmbunătățirea competențelor angajaților. Iată câteva dintre verticalele pe care industria științei datelor așteaptă cu nerăbdare să fie martori la îmbogățire.

Câte oportunități de angajare vor exista pentru experții în știința datelor?

Peste 2.50.000 de firme de comerț electronic există la nivel global. Prin urmare, este evident că aceste firme vor avea nevoie de o forță de muncă mare de analiști de date și oameni de știință pentru a analiza cantități enorme de date generate în fiecare zi. Potrivit celui mai recent sondaj realizat de Analytics Insight, în 2022 vor apărea peste 3.037.810 de noi locuri de muncă. Startup-urile și CMN-urile postează posturi pentru experți în știința datelor la nivel global și în SUA. Indică clar că datele sunt un mare agregator de locuri de muncă fierbinți.

Noi probleme pe care știința datelor le va rezolva eficient

Anul precedent, se pare că 2022 este un flux de oportunitati pentru ca tendințele tehnologice să înflorească. Conform unor previziuni, cloud hibrid, mașini inteligente, procesare a limbajului natural (NLP), sisteme de asistență medicală, industrii manufacturiere și alte nișe largi își pregătesc abordările de rezolvare a problemelor prin instrumente de analiză a datelor și modele de învățare automată. Iată câteva dintre lista celor mai importante probleme pe care le va rezolva știința datelor.

o Sistemele de automatizare și mașinile inteligente susținute prin știința datelor vor conduce roluri critice pentru automatizarea sarcinilor organizaționale. Acesta va îmbunătăți Procesul de Automatizare Robotică (RPA) pentru a aduce eforturi de valoare scăzută și pentru a se concentra pe activități de mare valoare. Colectarea datelor și modelarea algoritmilor pentru a extrage informații din acele date este ținta firmelor.

Implementarea și utilizarea cloudului vor implementa pe deplin utilizarea analizei datelor. Pe măsură ce puterea de calcul crește exponențial, iar datele devin mai accesibile și mai ușor de accesat, tehnologia cloud și serverless se concentrează mai mult pe calcul și pe datele care se află în interior pentru o implementare și analiză mai ușoară. În 2022, vom vedea, de asemenea, oamenii de știință din date concentrându-se pe problemele complexe ale tehnologiei fără server și ale cloud-ului hibrid rezolvând dificultățile vizibile mai eficient folosind analiza datelor.

Modelele NLP vor fi acum mai generoase ca niciodată. NLP va putea sintetiza probleme complexe și seturi mari de date pentru a alimenta conversațiile om-mașină mai eficient. Împreună cu analiza datelor, instrumentele AI și modelele ML vor folosi eficient diferitele etape de analiză a datelor.

Învață cursuri de analiză a datelor online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

NLP, împreună cu algoritmii de știință a datelor, încearcă să extragă o recunoaștere clară a vorbirii și sunt, de asemenea, implementate în diferite alte limbi native. Algoritmii ML rafinați vor ajuta mai eficient pașii de procesare a limbajului, cum ar fi sintetizarea propozițiilor, tokenizarea cuvintelor, predicția unei părți a vorbirii, analiza dependențelor, recunoașterea entităților numite etc.

Inovații în știința datelor

Știința datelor susține modelele de învățare profundă de mult timp. Conform predicției industriei științei datelor pentru 2022 , popularitatea modelelor de învățare profundă la scară largă va crește. Dispozitivele inteligente de ultimă generație vor produce și vor consuma date de la senzori din Internetul lucrurilor.

Organizațiile intenționează, de asemenea, să facă calculul inteligent să funcționeze la marginea industriei, permițând dispozitivelor să funcționeze în aproape fiecare industrie. Adăugarea de inteligență acestor sisteme de senzori va ajuta, de asemenea, la interacțiunea acestor mașini cu oamenii și între ele, fără o comandă și control centralizat (C&C). Cu siguranță va deschide noi rute de inovare în industrii și firme.

Organizațiile și firmele folosesc intens algoritmi de analiză a datelor și în domeniul mass-media. Aplicații precum înțelegerea publicului dvs., a mulțimii media și analiza gusturilor acestora îi ajută pe creatorii de conținut media să descopere conținutul pe care publicul lor îl va prețui. Conform previziunilor științei datelor , firmele vor analiza seturi mari de date generate de public și opțiunile lor de a aduce pe platformă conținut media care va înflori cu siguranță. Va fi posibil cu ajutorul analizei datelor și modelelor eficiente de învățare automată.

O altă cercetare este în desfășurare cu Deep Reinforcement Learning și Transfer Learning pentru a descoperi noi moduri de a scrie algoritmi eficienți și modele ML care sunt mai adecvate și, prin urmare, mai precise și mai puțin părtinitoare. Organizațiile au început treptat să aprecieze valoarea economică a științei datelor și a analizei. Potrivit multor firme, activele digitale care nu se uzează niciodată devin mai valoroase cu timpul, deoarece sunt mai utilizate.

Printre practicienii științei datelor, în 2022, un accent mare se va concentra și pe potențialitățile ingineriei caracteristicilor, prezice Dr. Ryohei Fujimaki, fondator și CEO al dot data. Ingineria caracteristicilor vorbește despre utilizarea cunoștințelor de domeniu pentru extragerea de caracteristici suplimentare din datele neprocesate prin extragerea datelor și analiza datelor. Ingineria caracteristicilor, alias AutoML 2.0, va oferi generații automate de ipoteze care vor explora mii și milioane de modele de ipoteze pentru a automatiza descoperirea și inginerie cu mai multă claritate, transparență și perspective.

Aplicații ale științei datelor în domeniul sănătății și în industria de producție

Știința datelor și analiza datelor sunt populare în domeniul asistenței medicale și al industriilor de producție. În ramura asistenței medicale, organizațiile folosesc știința datelor aplicate pentru a prezice stările de sănătate ale pacientului, înțelegerea imaginilor medicale, asistența virtuală pentru pacienți, urmărirea și înțelegerea mutației bolilor și multe altele.

Conform predicției industriei științei datelor , până în 2022, industria sănătății va utiliza în mare măsură știința datelor pentru a înțelege secretele geneticii și a extinde cercetarea genomică. Descoperirea de noi medicamente va fi acolo, deoarece organizațiile vor folosi seturi de date despre compoziția medicamentelor pentru a simula compoziția lor prin analiza datelor și algoritmi ML. Dă naștere unei noi ramuri a medicinei numită Medicina predictivă care va folosi analiza predictivă pentru a aduce mai multe soluții la probleme.

Abordările de analiză a datelor sunt, de asemenea, proeminente în domeniul producției și al comerțului cu amănuntul, pentru a detecta predicția defecțiunilor și întreținerea preventivă. Organizațiile solicită prognoză și sistem autonom de gestionare a stocurilor pentru a înțelege și prognoza procesele industriale complexe.

Organizațiile intenționează să utilizeze modele de învățare automată care îmbină știința datelor pentru a optimiza prețurile și logistica produselor în mod eficient. Aceste modele și algoritmi de analiză intră la următorul nivel până în 2022 pentru a prezice riscul lanțului de aprovizionare și a le gestiona automat mai precis.

De ce nu poți scăpa de a te perfecționa?

Indiferent de abilități, diplomă sau experiență, există întotdeauna o cale de a urma știința datelor ca opțiune de carieră. Conform previziunii industriei științei datelor pentru 2022 , SUA și India sunt primele două țări care generează cerere pentru peste 50.000 de oameni de știință de date și peste 300.000 de oportunități de angajare pentru analiști de date.

Abilitățile necesare pentru a vă pregăti ca analiști de date sunt statistica, programarea (folosind Python sau R), învățarea automată, calculul multivariabil, disputarea datelor, vizualizarea datelor, intuiția datelor și comunicarea datelor. upGrad are o colecție de neegalat de cursuri de știință a datelor cu prețuri și durate diferite.

• Executive PG Program in Data Science, IIIT-B
• Master în Știința Datelor
• Certificat avansat în știința datelor, IIIT-B

Concluzie

Analiza avansată a datelor, în combinație cu AI, se dovedește a fi soluția generală rapidă și eficientă pentru majoritatea organizațiilor. Pentru a rămâne competitivi pe o piață agresivă, experții din industrie prevăd că întreprinderile vor încerca să adopte analize avansate și să-și adapteze standardele de afaceri prin stabilirea de echipe specializate în știința datelor pentru a regândi și a reproiecta strategiile existente.