Прогноз отрасли науки о данных на 2022 год

Наступил новый год — пора прогнозировать тренд в тренде! По мнению специалистов по данным, в 2022 году произойдет значительный скачок в реализации науки о данных. Различные алгоритмы обработки данных, реализованные на массивных наборах данных, сделают задачи гораздо более разрешительными.

Согласно некоторым прогнозам отрасли науки о данных , с 2022 года производительность данных с аналитикой станет еще более важной. Согласно прогнозу Gartner для отрасли науки о данных на 2022 год, генеральные директора, директора по информационным технологиям и аналитические новаторы, похоже, улучшают свои стратегические планы по повышению производительности с помощью прикладной науки о данных.

«Организации жестко сокращают бюджеты во многих областях, чтобы преодолеть последствия COVID-19 и сохранить жизнеспособность своего бизнеса», — говорит Ник Элприн, соучредитель и генеральный директор Domino Data Labs. Он также добавил: «Мы прогнозируем, что к 2022 году многие будут вкладывать или увеличивать свои инвестиции в науку о данных, чтобы принимать важные бизнес-решения, которые могут иметь значение между выживанием и ликвидацией».

Анализ цифрового бизнеса и его будущего сталкивает нас с различными возможностями анализа данных на разных вертикалях. Прогнозы науки о данных на 2022 год претерпевают различные преобразования и решают проблемы, которые ИТ-директора и руководители аналитиков данных должны принять и внедрить при планировании успешных стратегий. Больше реализации, больше возможностей для трудоустройства.

Это также будет способствовать развитию инноваций и приложений для обработки данных на различных рынках, включая розничную торговлю, здравоохранение и обрабатывающую промышленность. Давайте посмотрим на различные вертикали, которые станут свидетелями изменений в соответствии с прогнозом отрасли науки о данных на 2022 год .

Прогноз отрасли науки о данных на 2022 год

Предприятия уже начали демократизировать данные в организации и отраслях, стремясь привлечь больше сотрудников для извлечения информации в режиме реального времени. Если и есть что-то хорошее, что ситуация с COVID-19 продемонстрировала нам более ярко, так это то, что нужно больше полагаться на данные. Чтобы получить максимальную отдачу от сгенерированных данных, организациям необходимо больше тратить на возможности трудоустройства, инновации, подходы к решению проблем и повышение квалификации сотрудников. Вот некоторые из вертикалей, в которых, по прогнозам индустрии науки о данных , ожидается обогащение.

Сколько вакансий будет для экспертов по науке о данных?

Во всем мире существует более 2 50 000 фирм электронной коммерции. Таким образом, очевидно, что этим фирмам потребуется большая рабочая сила аналитиков данных и специалистов по данным для анализа огромных объемов данных, генерируемых каждый день. Согласно последнему опросу, проведенному Analytics Insight, в 2022 году появится более 3 037 810 новых вакансий. Стартапы и транснациональные корпорации публикуют вакансии для специалистов по науке о данных по всему миру и в США. Это наглядно указывает на то, что данные являются крупным агрегатором вакансий.

Новые проблемы, которые наука о данных решит эффективно

В прошлом году казалось, что 2022 год — это поток возможностей для процветания технологических тенденций. Согласно некоторым прогнозам, гибридное облако, интеллектуальные машины, обработка естественного языка (NLP), системы здравоохранения, обрабатывающая промышленность и другие широкие ниши совершенствуют свои подходы к решению проблем с помощью инструментов анализа данных и моделей машинного обучения. Вот некоторые из самых популярных проблем, которые решит наука о данных.

o Системы автоматизации и интеллектуальные машины, поддерживаемые наукой о данных, будут играть решающую роль в автоматизации организационных задач. Это улучшит процесс роботизированной автоматизации (RPA), чтобы привлечь малоценные усилия и сосредоточиться на важных действиях. Сбор данных и моделирование алгоритмов для извлечения информации из этих данных является целью фирм.

Развертывание и использование облака полностью реализует использование анализа данных. Поскольку вычислительная мощность растет в геометрической прогрессии, а данные становятся более доступными и доступными, облачные и бессерверные технологии все больше внимания уделяют вычислениям и хранящимся внутри данным для упрощения развертывания и анализа. В 2022 году мы также увидим, как специалисты по данным сосредоточатся на сложных проблемах бессерверных технологий и гибридных облаков, более эффективно решая очевидные трудности с помощью анализа данных.

Модели НЛП теперь будут более великодушными, чем когда-либо. NLP сможет синтезировать сложные проблемы и большие наборы данных для более эффективного взаимодействия человека с машиной. В сочетании с аналитикой данных инструменты искусственного интеллекта и модели машинного обучения будут эффективно использовать различные этапы анализа данных.

Изучайте онлайн- курсы по аналитике данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

НЛП, наряду с алгоритмами обработки данных, пытается добиться четкого распознавания речи, а также внедряется в различные другие родные языки. Усовершенствованные алгоритмы машинного обучения будут более эффективно помогать на этапах языковой обработки, таких как синтез предложений, токенизация слов, предсказание части речи, анализ зависимостей, распознавание именованных объектов и т. д.

Инновации в науке о данных

Наука о данных уже давно поддерживает модели глубокого обучения. Согласно прогнозу отрасли науки о данных на 2022 год, популярность крупномасштабных моделей глубокого обучения будет расти. Интеллектуальные устройства следующего поколения будут производить, а также потреблять данные датчиков из Интернета вещей.

Организации также планируют сделать интеллектуальные вычисления максимально доступными для отрасли, что позволит устройствам работать практически в любой отрасли. Добавление интеллекта к этим сенсорным системам также поможет взаимодействовать этим машинам с людьми и друг с другом без централизованного управления и контроля (C&C). Это, несомненно, откроет новые пути инноваций в отраслях и фирмах.

Организации и фирмы также интенсивно используют алгоритмы анализа данных в области медиа. Такие приложения, как понимание вашей аудитории, массмедиа и анализ их вкусов, помогают создателям медиаконтента находить контент, который понравится их аудитории. Согласно прогнозам науки о данных , фирмы будут анализировать большие наборы данных, созданные аудиторией, и их выбор, чтобы добавить новый медиаконтент на платформу, которая, несомненно, будет процветать. Это станет возможным с помощью аналитики данных и эффективных моделей машинного обучения.

Еще одно исследование продолжается с Deep Reinforcement Learning и Transfer Learning, чтобы найти новые способы написания эффективных алгоритмов и моделей ML, которые являются более подходящими и, следовательно, более точными и менее предвзятыми. Организации постепенно начали осознавать экономическую ценность науки о данных и аналитики. По мнению многих фирм, цифровые активы, которые никогда не изнашиваются, со временем становятся более ценными, поскольку они используются чаще.

По прогнозам д-ра Риохеи Фудзимаки, основателя и генерального директора компании dot data, среди специалистов по науке о данных в 2022 году большое внимание будет уделяться возможностям разработки признаков. Разработка функций говорит об использовании знаний предметной области для извлечения дополнительных функций из необработанных данных посредством интеллектуального анализа данных и анализа данных. Разработка функций, также известная как AutoML 2.0, обеспечит автоматическое создание гипотез, которые будут исследовать тысячи и миллионы шаблонов гипотез для автоматизации обнаружения и проектирования с большей ясностью, прозрачностью и пониманием.

Применение науки о данных в здравоохранении и обрабатывающей промышленности

Наука о данных и аналитика данных популярны в сфере здравоохранения и обрабатывающей промышленности. В сфере здравоохранения организации используют прикладную науку о данных для прогнозирования состояния здоровья пациентов, понимания медицинских изображений, виртуальной помощи пациентам, отслеживания и понимания мутаций заболеваний и многого другого.

Согласно прогнозу отрасли науки о данных , к 2022 году отрасль здравоохранения будет активно использовать науку о данных для понимания секретов генетики и расширения исследований в области геномики. Будут открываться новые лекарства, поскольку организации будут использовать наборы данных о составе лекарств для моделирования их состава с помощью анализа данных и алгоритмов машинного обучения. Это дает начало новой отрасли медицины под названием Predictive Medicine, которая будет использовать прогностический анализ, чтобы найти больше решений для проблем.

Подходы к анализу данных также широко используются в сфере производства и розничной торговли для прогнозирования неисправностей и профилактического обслуживания. Организации нуждаются в прогнозировании и автономной системе управления запасами для понимания и прогнозирования сложных производственных процессов.

Организации планируют использовать модели машинного обучения, сочетающие науку о данных, для эффективной оптимизации цен на продукты и логистики. К 2022 году эти модели и алгоритмы анализа перейдут на новый уровень, чтобы прогнозировать риски цепочки поставок и более точно управлять ими автоматически.

Почему вы не можете избежать повышения квалификации?

Независимо от навыков, степени или опыта, всегда есть возможность заняться наукой о данных в качестве варианта карьеры. Согласно прогнозу отрасли науки о данных на 2022 год, США и Индия являются двумя ведущими странами, которые генерируют спрос на более чем 50 000 специалистов по данным и более 300 000 рабочих мест для аналитиков данных.

Навыки, необходимые для подготовки себя в качестве аналитиков данных, включают статистику, программирование (с использованием Python или R), машинное обучение, многомерное исчисление, обработку данных, визуализацию данных, интуицию данных и передачу данных. upGrad предлагает беспрецедентную коллекцию курсов по науке о данных с различной стоимостью и продолжительностью.

• Программа Executive PG в области науки о данных, IIIT-B
• Магистр наук в области науки о данных
• Расширенный сертификат в области науки о данных, IIIT-B

Заключение

Расширенная аналитика данных в сочетании с искусственным интеллектом становится быстрым и эффективным основным решением для большинства организаций. Чтобы оставаться конкурентоспособными на агрессивном рынке, отраслевые эксперты прогнозируют, что предприятия будут пытаться внедрить передовую аналитику и адаптировать свои бизнес-стандарты, создав специализированные группы по анализу данных для переосмысления и изменения существующих стратегий.