การคาดการณ์อุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับปี 2022

ปีใหม่มาถึงแล้ว—และได้เวลาทำนายเทรนด์! ตามที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลกล่าวว่าจะมีการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในการนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปใช้ในปี 2565 อัลกอริธึมวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างๆ ที่นำไปใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่จะทำให้งานต่างๆ ได้รับอนุญาตมากขึ้น

ตามการ คาดการณ์ของอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูล ตั้งแต่ปี 2022 ประสิทธิภาพของข้อมูลด้วยการวิเคราะห์จะกลายเป็นภารกิจที่สำคัญยิ่ง ตามการ คาดการณ์ของอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2022 ซีอีโอ, CIO และนักประดิษฐ์ด้านการวิเคราะห์ดูเหมือนจะปรับปรุงแผนกลยุทธ์ของพวกเขาเพื่อเพิ่มผลิตภาพผ่าน Data Science ที่ประยุกต์ใช้

Nick Elprin ผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO ของ Domino Data Labs กล่าวว่า "องค์กรต่างๆ ต่างพยายามลดงบประมาณในหลายพื้นที่เพื่อเอาชนะผลกระทบของ COVID-19 และรักษาธุรกิจของตนให้อยู่รอด เขายังเสริมอีกว่า "ภายในปี 2022 เราคาดการณ์ว่าหลายคนจะจัดหาหรือส่งเสริมการลงทุนด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญซึ่งอาจสร้างความแตกต่างระหว่างการอยู่รอดและการชำระบัญชี"

การวิเคราะห์ธุรกิจดิจิทัลและอนาคตต้องเผชิญกับความเป็นไปได้ที่แตกต่างกันของการวิเคราะห์ข้อมูลในประเภทธุรกิจที่แตกต่างกัน การคาดการณ์ทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2565 ต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงที่หลากหลายและแก้ปัญหาความท้าทายที่ CIO และผู้นำด้านการวิเคราะห์ข้อมูลควรใช้และนำมาใช้ในการวางแผนสำหรับกลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จ การนำไปใช้งานมากขึ้น โอกาสในการทำงานที่มากขึ้น

นอกจากนี้ยังจะเติบโตนวัตกรรมและการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในตลาดต่างๆ รวมถึงอุตสาหกรรมการค้าปลีก การดูแลสุขภาพ และการผลิต ให้เราดูที่แนวดิ่งต่างๆ ที่จะเห็นการเปลี่ยนแปลงตาม การคาดการณ์ของอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลปี 2022

การทำนายอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลปี 2565

ธุรกิจต่างๆ ได้เริ่มทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตยทั่วทั้งองค์กรและอุตสาหกรรม โดยมีเป้าหมายเพื่อให้พนักงานจำนวนมากขึ้นเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ หากจะมีเรื่องดีอย่างหนึ่งที่สถานการณ์โควิด-19 แสดงให้เราเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้น ก็คือต้องพึ่งพาข้อมูลมากขึ้น เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลที่สร้างขึ้น องค์กรจำเป็นต้องใช้โอกาสในการทำงาน นวัตกรรม แนวทางการแก้ปัญหา และการเพิ่มทักษะของพนักงานให้มากขึ้น ต่อไปนี้คือแนวดิ่งบางส่วนที่การ คาดการณ์ของอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูล กำลังรอคอยที่จะได้เห็นการเพิ่มคุณค่า

ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะมีโอกาสในการทำงานจำนวนเท่าใด

มีบริษัทอีคอมเมิร์ซมากกว่า 2,50,000 แห่งทั่วโลก ดังนั้นจึงเห็นได้ชัดว่าบริษัทเหล่านี้ต้องการพนักงานจำนวนมากของนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างขึ้นทุกวัน จากการสำรวจล่าสุดที่จัดทำโดย Analytics Insight ในปี 2565 จะมีการเปิดรับสมัครงานใหม่มากกว่า 3,037,810 ตำแหน่ง สตาร์ทอัพและบรรษัทข้ามชาติกำลังโพสต์บทบาทงานสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วโลกและในสหรัฐอเมริกา มันแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าข้อมูลเป็นตัวรวบรวมตำแหน่งงานยอดนิยม

ปัญหาใหม่ที่ Data Science จะแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ปีที่แล้ว ดูเหมือนว่าปี 2022 จะเป็นกระแสแห่งโอกาสที่เทรนด์เทคโนโลยีจะเฟื่องฟู ตามการคาดการณ์บางส่วน ไฮบริดคลาวด์ เครื่องอัจฉริยะ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ระบบการดูแลสุขภาพ อุตสาหกรรมการผลิต และกลุ่มเฉพาะอื่นๆ กำลังเตรียมแนวทางการแก้ปัญหาผ่านเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ต่อไปนี้คือรายการปัญหาที่ได้รับความนิยมสูงสุดบางส่วนที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลจะแก้ไขได้

o ระบบอัตโนมัติและเครื่องจักรอัจฉริยะที่สำรองข้อมูลผ่านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะขับเคลื่อนบทบาทที่สำคัญในการทำงานขององค์กรให้เป็นแบบอัตโนมัติ มันจะปรับปรุงกระบวนการอัตโนมัติของหุ่นยนต์ (RPA) เพื่อนำความพยายามที่มีมูลค่าต่ำและมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมที่มีมูลค่าสูง การรวบรวมข้อมูลและสร้างแบบจำลองอัลกอริทึมเพื่อดึงข้อมูลอัจฉริยะจากข้อมูลเหล่านั้นเป็นเป้าหมายของบริษัท

การปรับใช้และการใช้งานระบบคลาวด์จะนำการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลมาใช้อย่างเต็มที่ เมื่อพลังในการคำนวณเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ และข้อมูลก็มีราคาไม่แพงและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น เทคโนโลยีคลาวด์และเซิร์ฟเวอร์ไร้เซิร์ฟเวอร์จึงมุ่งเน้นไปที่การคำนวณและข้อมูลที่อยู่ภายในมากขึ้น เพื่อการปรับใช้และการวิเคราะห์ที่ง่ายขึ้น ในปี 2022 เราจะเห็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่ปัญหาที่ซับซ้อนของเทคโนโลยีไร้เซิร์ฟเวอร์และไฮบริดคลาวด์ในการแก้ปัญหาที่เห็นได้ชัดเจนอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูล

โมเดล NLP จะมีความเอื้อเฟื้อเผื่อแผ่มากกว่าที่เคย NLP จะสามารถสังเคราะห์ปัญหาที่ซับซ้อนและชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อขับเคลื่อนการสนทนาระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เมื่อใช้ร่วมกับการวิเคราะห์ข้อมูล เครื่องมือ AI และโมเดล ML จะใช้ประโยชน์จากขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ อย่างมีประสิทธิภาพ

เรียนรู้ หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูล ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

NLP พร้อมด้วยอัลกอริธึมวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังพยายามแยกการรู้จำคำพูดที่ชัดเจนและกำลังนำไปใช้ในภาษาท้องถิ่นอื่นๆ อัลกอริธึม ML ที่ปรับปรุงแล้วจะช่วยให้ขั้นตอนการประมวลผลภาษามีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น การสังเคราะห์ประโยค การแปลงคำ การทำนายส่วนของคำพูด การแยกวิเคราะห์การพึ่งพา การรู้จำชื่อเอนทิตี ฯลฯ

นวัตกรรมในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสนับสนุนโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมาเป็นเวลานานแล้ว ตามการ คาดการณ์ของอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลปี 2022 ความนิยมของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกขนาดใหญ่จะเพิ่มขึ้น อุปกรณ์อัจฉริยะรุ่นต่อไปจะผลิตและใช้ข้อมูลเซ็นเซอร์จากอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง

องค์กรต่างๆ กำลังวางแผนที่จะสร้างการประมวลผลอัจฉริยะจนถึงขอบของฟังก์ชันอุตสาหกรรม ทำให้อุปกรณ์สามารถทำงานได้ในเกือบทุกอุตสาหกรรม การเพิ่มความฉลาดให้กับระบบเซ็นเซอร์เหล่านี้จะช่วยในการโต้ตอบกับเครื่องจักรเหล่านี้กับมนุษย์และระหว่างกันโดยไม่ต้องมีคำสั่งและการควบคุมจากส่วนกลาง (C&C) มันจะเปิดเส้นทางแห่งนวัตกรรมใหม่ในอุตสาหกรรมและบริษัทอย่างแน่นอน

องค์กรและบริษัทต่าง ๆ กำลังใช้อัลกอริธึมการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเข้มข้นในด้านสื่อด้วย แอปพลิเคชันเช่นการทำความเข้าใจผู้ชมของคุณ ฝูงชนสื่อ และการวิเคราะห์รสนิยมของพวกเขาช่วยให้ผู้สร้างเนื้อหาสื่อค้นพบเนื้อหาที่ผู้ชมจะชื่นชอบ ตามการ คาดการณ์ของวิทยาศาสตร์ข้อมูล บริษัทจะวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่สร้างโดยผู้ชมและทางเลือกของพวกเขาในการนำเสนอเนื้อหาสื่อใหม่บนแพลตฟอร์มที่จะเติบโตอย่างแน่นอน มันจะเป็นไปได้ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ข้อมูลและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ

การวิจัยอื่นกำลังดำเนินการด้วย Deep Reinforcement Learning และ Transfer Learning เพื่อค้นพบวิธีใหม่ในการเขียนอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพและโมเดล ML ที่เหมาะสมกว่า ดังนั้นจึงแม่นยำกว่าและมีความลำเอียงน้อยลง องค์กรต่างๆ ค่อยๆ เริ่มเห็นคุณค่าทางเศรษฐกิจของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ จากข้อมูลของบริษัทหลายแห่ง สินทรัพย์ดิจิทัลที่ไม่มีวันเสื่อมสลายจะมีคุณค่ามากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปเนื่องจากมีการใช้งานมากขึ้น

ในบรรดาผู้ปฏิบัติงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในปี พ.ศ. 2565 จะมีการมุ่งเน้นอย่างมากที่ศักยภาพของวิศวกรรมคุณลักษณะ ดร.เรียวเฮ ฟูจิมากิ ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของดอทดาต้าคาดการณ์ วิศวกรรมคุณลักษณะพูดถึงการใช้ความรู้โดเมนเพื่อดึงคุณลักษณะเพิ่มเติมจากข้อมูลที่ยังไม่ได้ประมวลผลผ่านการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรรมคุณลักษณะหรือที่เรียกว่า AutoML 2.0 จะให้การสร้างสมมติฐานอัตโนมัติที่จะสำรวจรูปแบบสมมติฐานนับพันและนับล้านเพื่อทำให้การค้นพบและวิศวกรรมเป็นไปโดยอัตโนมัติด้วยความชัดเจน ความโปร่งใส และข้อมูลเชิงลึกที่มากขึ้น

การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพและการผลิต

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นที่นิยมในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพและการผลิต ในสาขาการดูแลสุขภาพ องค์กรต่างๆ ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์เพื่อคาดการณ์สภาวะสุขภาพของผู้ป่วย ความเข้าใจภาพทางการแพทย์ ความช่วยเหลือเสมือนจริงสำหรับผู้ป่วย การติดตามและทำความเข้าใจการกลายพันธุ์ของโรค และอื่นๆ อีกมากมาย

ตาม การคาดการณ์ ของอุตสาหกรรม Data Science ภายในปี 2022 อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพจะใช้ Data Science อย่างหนักเพื่อทำความเข้าใจความลับของพันธุกรรมและขยายการวิจัยเกี่ยวกับจีโนม การค้นพบยาใหม่จะเกิดขึ้นในขณะที่องค์กรต่างๆ จะใช้ชุดข้อมูลองค์ประกอบของยาเพื่อจำลององค์ประกอบผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลและอัลกอริธึม ML ทำให้เกิดสาขาใหม่ของยาที่เรียกว่า Predictive Medicine ซึ่งจะใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายเพื่อแก้ไขปัญหาเพิ่มเติม

แนวทางการวิเคราะห์ข้อมูลมีความโดดเด่นในด้านการผลิตและการขายปลีกเพื่อตรวจจับการทำนายข้อผิดพลาดและการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน องค์กรต้องการระบบการคาดการณ์และการจัดการสินค้าคงคลังแบบอัตโนมัติเพื่อทำความเข้าใจและคาดการณ์กระบวนการทางอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน

องค์กรต่างๆ กำลังวางแผนที่จะใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องผสมวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพราคาผลิตภัณฑ์และการขนส่งอย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลและอัลกอริธึมการวิเคราะห์เหล่านี้กำลังเข้าสู่ระดับถัดไปภายในปี 2565 เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงของห่วงโซ่อุปทานและจัดการให้แม่นยำยิ่งขึ้นโดยอัตโนมัติ

เหตุใดคุณจึงไม่สามารถหลบหนีจากการเพิ่มพูนทักษะในตัวเองได้?

ไม่ว่าทักษะ ระดับปริญญา หรือประสบการณ์จะเป็นอย่างไร มักจะมีเส้นทางสู่การไล่ตาม Data Science เป็นตัวเลือกในอาชีพ ตามการ คาดการณ์ของอุตสาหกรรม Data Science ปี 2022 สหรัฐอเมริกาและอินเดียเป็นสองประเทศแรกที่สร้างความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากกว่า 50,000 คน และโอกาสในการทำงานของนักวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่า 300,000 คน

ทักษะที่จำเป็นในการเตรียมตัวเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ สถิติ การเขียนโปรแกรม (โดยใช้ Python หรือ R) การเรียนรู้ของเครื่อง แคลคูลัสหลายตัวแปร การโต้แย้งข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล สัญชาตญาณข้อมูล และการสื่อสารข้อมูล upGrad มีคอลเล็กชันหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ไม่เหมือนใครซึ่ง มีราคาและระยะเวลาต่างกันไป

• Executive PG Program in Data Science, IIIT-B
• วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• ใบรับรองขั้นสูงด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล IIIT-B

บทสรุป

การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงร่วมกับ AI ทำให้กลายเป็นโซลูชันกระแสหลักที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสำหรับองค์กรส่วนใหญ่ เพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขันในตลาดที่ก้าวร้าว ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมคาดการณ์ว่าองค์กรต่างๆ จะพยายามนำการวิเคราะห์ขั้นสูงมาใช้และปรับมาตรฐานธุรกิจของตนให้ชินกับสภาพแวดล้อมโดยการจัดตั้งทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลเฉพาะทางเพื่อคิดใหม่และออกแบบกลยุทธ์ที่มีอยู่ใหม่