2022 İçin Veri Bilimi Endüstrisi Tahmini

Yeni bir yıla geldik ve trenddeki trendi tahmin etmenin zamanı geldi! Veri bilimcilerine göre, 2022'de veri bilimi uygulamasında büyük bir sıçrama olacak. Büyük veri kümeleri üzerinde uygulanan çeşitli veri bilimi algoritmaları, görevleri çok daha serbest hale getirecek.

Veri bilimi endüstrisinin bazı tahminlerine göre, 2022'den itibaren analitikle veri performansı, görev açısından daha da kritik hale gelecek. Gartner'ın veri bilimi endüstrisi tahmini 2022'ye göre CEO'lar, CIO'lar ve analitik yenilikçiler, uygulamalı Veri Bilimi aracılığıyla daha fazla üretkenlik için stratejik planlarını geliştiriyor gibi görünüyor.

Domino Data Labs Kurucu Ortağı ve CEO'su Nick Elprin, "Kuruluşlar, COVID-19'un etkilerinin üstesinden gelmek ve işlerini ayakta tutmak için birçok alanda gergin bütçe kesintileri yapıyor" diyor. Ayrıca, '2022'ye kadar, birçoğunun hayatta kalma ve tasfiye arasında fark yaratabilecek önemli iş kararlarını yönlendirmek için veri bilimine yatırımlarını sağlayacağını veya artıracağını tahmin ediyoruz.'

Dijital işi ve geleceğini analiz etmek, bizi farklı dikeylerde farklı veri analitiği olanaklarıyla karşı karşıya bırakıyor. 2022 veri bilimi tahminleri, çeşitli dönüşümlere dayanır ve CIO'ların ve veri analitiği liderlerinin başarılı stratejiler için planlamalarında benimsemeleri ve tanıtmaları gereken zorlukları çözer. Daha fazla uygulama, daha fazla iş fırsatı.

Bu aynı zamanda perakende, sağlık ve imalat endüstrileri dahil olmak üzere çeşitli pazarlarda yenilikleri ve veri bilimi uygulamalarını geliştirecektir. Veri bilimi endüstrisinin 2022 öngörüsüne göre değişime tanık olacak farklı sektörlere bir göz atalım .

Veri Bilimi Endüstrisi Tahmini 2022

İşletmeler, daha fazla çalışanın gerçek zamanlı içgörüler elde etmesini hedeflerken, kuruluş ve sektörler genelinde verileri demokratikleştirmeye başladı bile. COVID-19 durumunun bize daha canlı bir şekilde gösterdiği iyi bir şey varsa, o da verilere daha fazla güvenmek. Üretilen verilerden en iyi şekilde yararlanmak için kuruluşların iş fırsatlarına, yeniliklere, problem çözme yaklaşımlarına ve çalışanların becerilerini geliştirmeye daha fazla harcaması gerekiyor. İşte veri bilimi endüstrisi tahmininin zenginleşmeye tanık olmayı dört gözle beklediği bazı dikeyler .

Veri Bilimi Uzmanları İçin Kaç İş Olanağı Olacak?

Dünya çapında 250.000'den fazla e-ticaret firması var. Bu nedenle, bu firmaların her gün üretilen muazzam miktarda veriyi analiz etmek için büyük bir veri analisti ve veri bilimci işgücüne ihtiyaç duyacağı açıktır. Analytics Insight tarafından yürütülen en son ankete göre, 2022'de 3.037.810'dan fazla yeni iş ilanı açılacak. Startup'lar ve ÇUŞ'lar, küresel olarak ve ABD'de veri bilimi uzmanları için iş rolleri yayınlıyor. Verilerin büyük bir sıcak iş açıkları toplayıcısı olduğunu canlı bir şekilde gösterir.

Veri Biliminin Verimli Bir Şekilde Çözeceği Yeni Sorunlar

Geçen yıl, 2022, teknoloji trendlerinin gelişmesi için bir fırsat akışı gibi görünüyor. Bazı tahminlere göre hibrit bulut, akıllı makineler, Doğal Dil İşleme (NLP), sağlık sistemleri, üretim endüstrileri ve diğer geniş nişler, veri analizi araçları ve makine öğrenimi modelleri aracılığıyla problem çözme yaklaşımlarını geliştiriyor. İşte veri biliminin çözeceği en popüler sorunlardan bazıları.

o Veri bilimi aracılığıyla yedeklenen otomasyon sistemleri ve akıllı makineler, organizasyonel görevleri otomatikleştirmek için kritik roller üstlenecek. Düşük değerli çabalar getirmek ve yüksek değerli faaliyetlere odaklanmak için Robotik Otomasyon Sürecini (RPA) geliştirecektir. Veri toplamak ve bu verilerden istihbarat elde etmek için algoritmaları modellemek firmaların hedefidir.

Bulut dağıtımı ve kullanımı, veri analitiği kullanımını tam olarak uygulayacaktır. Hesaplama gücü katlanarak büyüdükçe ve veriler daha uygun fiyatlı ve erişimi daha kolay hale geldikçe, bulut ve sunucusuz teknoloji, daha kolay dağıtım ve analiz için hesaplamaya ve içeride bulunan verilere daha fazla odaklanır. 2022'de ayrıca, sunucusuz teknolojinin karmaşık sorunlarına odaklanan veri bilimcileri ve veri analitiğini kullanarak göze çarpan zorlukları daha etkin bir şekilde çözen hibrit bulut göreceğiz.

NLP modelleri artık her zamankinden daha cömert olacak. NLP, insan-makine konuşmalarını daha etkin bir şekilde güçlendirmek için karmaşık sorunları ve büyük veri kümelerini sentezleyebilecek. Veri analitiği ile bağlantılı olarak, yapay zeka araçları ve makine öğrenimi modelleri, çeşitli veri analitiği aşamalarından verimli bir şekilde yararlanacaktır.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi veri analizi kurslarını öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

NLP, veri bilimi algoritmalarıyla birlikte, net konuşma tanıma elde etmeye çalışıyor ve ayrıca çeşitli diğer ana dillerde uygulanıyor. İyileştirilmiş makine öğrenimi algoritmaları, cümle sentezi, sözcük belirleme, konuşmanın bir bölümünü tahmin etme, bağımlılık ayrıştırma, adlandırılmış varlık tanıma vb. gibi dil işleme adımlarına daha verimli şekilde yardımcı olacaktır.

Veri Biliminde Yenilikler

Veri bilimi, uzun süredir Derin öğrenme modellerini destekliyor. Veri bilimi endüstrisinin 2022 öngörüsüne göre , büyük ölçekli derin öğrenme modellerinin popülaritesi artacak. Yeni nesil akıllı cihazlar, Nesnelerin İnterneti'nden sensör verilerini üretmenin yanı sıra tüketecek.

Kuruluşlar ayrıca, cihazların neredeyse her sektörde çalışmasına izin vererek endüstri işlevinin sınırına akıllı bilgi işlem yapmayı planlıyor. Bu sensör sistemlerine zeka eklemek, bu makinelerin insanlarla ve kendi aralarında merkezi bir komuta ve kontrol (C&C) olmadan etkileşime girmesine de yardımcı olacaktır. Endüstrilerde ve firmalarda kesinlikle yeni inovasyon yolları açacaktır.

Kurumlar ve firmalar veri analitiği algoritmalarını medya alanında da yoğun bir şekilde kullanmaktadır. Kitlenizi, medya kalabalığını anlamak ve beğenilerini analiz etmek gibi uygulamalar, medya içeriği oluşturucularının kitlelerinin seveceği içeriği keşfetmelerine yardımcı olur. Veri bilimi tahminlerine göre firmalar, izleyiciler tarafından oluşturulan büyük veri kümelerini ve platforma kesinlikle gelişecek yeni medya içeriği getirmek için seçimlerini analiz edecekler. Veri analitiği ve verimli makine öğrenimi modelleri yardımıyla mümkün olacaktır.

Daha uygun ve dolayısıyla daha doğru ve daha az önyargılı olan verimli algoritmalar ve ML modelleri yazmanın yeni yollarını keşfetmek için Derin Güçlendirmeli Öğrenme ve Transfer Öğrenimi ile başka bir araştırma devam ediyor. Kuruluşlar yavaş yavaş veri bilimi ve analitiğinin ekonomik değerini takdir etmeye başladı. Birçok firmaya göre hiçbir zaman eskimeyen dijital varlıklar, kullanımda olduklarından zamanla daha değerli hale geliyor.

Nokta verilerinin Kurucusu ve CEO'su Dr Ryohei Fujimaki, 2022'de veri bilimi pratisyenleri arasında özellik mühendisliğinin potansiyellerine de büyük ölçüde odaklanılacağını tahmin ediyor. Özellik mühendisliği, veri madenciliği ve veri analitiği yoluyla işlenmemiş verilerden ek özellikler çıkarmak için alan bilgisini kullanmaktan bahseder. Özellik mühendisliği, diğer adıyla AutoML 2.0, keşif ve mühendisliği daha fazla netlik, şeffaflık ve içgörü ile otomatikleştirmek için binlerce ve milyonlarca hipotez modelini keşfedecek otomatik hipotez nesilleri sağlayacaktır.

Sağlık ve İmalat Endüstrilerinde Veri Biliminin Uygulamaları

Veri bilimi ve veri analitiği, sağlık ve üretim endüstrileri alanında popülerdir. Sağlık alanında kuruluşlar, hastanın sağlık koşullarını tahmin etmek, tıbbi görüntüyü kavramak, hastalar için sanal yardım, hastalıkların mutasyonunu izlemek ve anlamak ve daha pek çok şey için uygulamalı veri bilimini kullanır.

Veri bilimi endüstrisi tahminine göre , 2022 yılına kadar sağlık sektörü, genetiğin sırlarını anlamak ve genomik araştırmaları genişletmek için Veri Bilimini yoğun bir şekilde kullanacak. Kuruluşlar, veri analitiği ve makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla bileşimlerini simüle etmek için ilaç bileşimi veri kümelerini kullanacakları için yeni ilaç keşfi orada olacak. Sorunlara daha fazla çözüm getirmek için tahmine dayalı analiz kullanacak olan Predictive Medicine adlı yeni bir tıp dalını doğurur.

Hata tahmini ve önleyici bakımı tespit etmek için üretim ve perakende alanlarında da veri analitiği yaklaşımları öne çıkıyor. Kuruluşlar, karmaşık endüstriyel süreçleri anlamak ve tahmin etmek için tahmin ve özerk envanter yönetim sistemi talep eder.

Kuruluşlar, ürün fiyatlandırmasını ve lojistiği verimli bir şekilde optimize etmek için veri bilimi harmanlayan makine öğrenimi modellerini kullanmayı planlıyor. Bu modeller ve analiz algoritmaları, tedarik zinciri riskini tahmin etmek ve bunları daha doğru bir şekilde otomatik olarak yönetmek için 2022 yılına kadar bir sonraki seviyeye giriyor.

Neden Kendini Yetiştirmekten Kurtulamazsın?

Beceriler, derece veya deneyim ne olursa olsun, bir kariyer seçeneği olarak Veri Bilimini sürdürmenin her zaman bir yolu vardır. Veri bilimi endüstrisi tahmini 2022'ye göre , ABD ve Hindistan 50.000'den fazla veri bilimcisi ve 300.000'den fazla veri analisti iş fırsatı için talep oluşturan ilk iki ülke.

Kendinizi veri analisti olarak hazırlamak için gereken beceriler, İstatistikler, programlama (Python veya R kullanarak), Makine Öğrenimi, Çok Değişkenli Analiz, Veri Değiştirme, Veri görselleştirme, Veri Sezgisi ve Veri İletişimidir. upGrad, değişen fiyatlar ve sürelerle benzersiz bir veri bilimi kursları koleksiyonuna sahiptir .

• Veri Biliminde Yönetici PG Programı, IIIT-B
• Veri Biliminde Bilim Ustaları
• Veri Biliminde İleri Düzey Sertifika, IIIT-B

Çözüm

Yapay zeka ile birlikte gelişmiş veri analitiği, çoğu kuruluş için hızlı ve verimli ana çözüm haline geliyor. Endüstri uzmanları, agresif pazarda rekabetçi kalabilmek için işletmelerin gelişmiş analitiği benimsemeye ve mevcut stratejileri yeniden düşünmek ve yeniden tasarlamak için uzman veri bilimi ekipleri kurarak iş standartlarını uyarlamaya çalışacaklarını tahmin ediyor.