2022 年数据科学行业预测

我们已经到了新的一年——是时候预测趋势的趋势了！ 根据数据科学家的说法，2022 年数据科学实施将发生巨大飞跃。在海量数据集上实施的各种数据科学算法将使任务更加宽松。

根据一些数据科学行业的预测，从 2022 年开始，具有分析功能的数据性能将变得更加关键。 根据 Gartner 的2022 年数据科学行业预测，CEO、CIO 和分析创新者似乎通过应用数据科学来增强他们的战略计划以提高生产力。

Domino Data Labs 的联合创始人兼首席执行官 Nick Elprin 说：“组织正在许多领域进行紧张的预算削减，以克服 COVID-19 的影响并保持其业务的可行性。” 他还补充说，“到 2022 年，我们预计许多人将提供或加强他们对数据科学的投资，以推动可能在生存和清算之间产生差异的重大商业决策。”

分析数字业务及其未来使我们面临着在不同垂直领域进行数据分析的不同可能性。 对 2022 年的数据科学预测将经历各种转变，并解决 CIO 和数据分析领导者在成功战略规划中应采用和引入的挑战。 更多的实施，更多的工作机会。

这也将促进各种市场的创新和数据科学应用，包括零售、医疗保健和制造业。 让我们看看根据2022 年数据科学行业预测将见证变化的不同垂直领域。

数据科学行业预测 2022

企业已经开始在整个组织和行业中普及数据，同时旨在让更多员工提取实时洞察力。 如果说 COVID-19 的情况更生动地向我们展示了一件好事，那就是更多地依赖数据。 为了充分利用生成的数据，组织需要在工作机会、创新、解决问题的方法和员工技能提升方面投入更多资金。 以下是数据科学行业预测期待见证丰富的一些垂直领域。

数据科学专家会有多少工作机会？

全球有超过 2,50,000 家电子商务公司。 因此，很明显，这些公司将需要大量的数据分析师和数据科学家来分析每天产生的大量数据。 根据 Analytics Insight 进行的最新调查，2022 年将出现超过 3,037,810 个新职位空缺。 初创公司和跨国公司正在为全球和美国的数据科学专家发布工作职位。 形象地表明，数据是一个大热门的职位空缺聚合器。

数据科学将有效解决的新问题

前一年，2022 年似乎是科技趋势蓬勃发展的机会之流。 根据一些预测，混合云、智能机器、自然语言处理 (NLP)、医疗保健系统、制造业和其他广泛的利基市场正在通过数据分析工具和机器学习模型来完善解决问题的方法。 以下是数据科学将解决的一些最热门的问题列表。

o 通过数据科学支持的自动化系统和智能机器将推动关键角色实现组织任务的自动化。 它将增强机器人自动化流程 (RPA)，以带来低价值的工作并专注于高价值的活动。 收集数据并对算法进行建模以从这些数据中提取情报是这些公司的目标。

云部署和使用将全面实现数据分析的使用。 随着计算能力呈指数级增长，数据变得更便宜和更容易访问，云和无服务器技术更加关注计算和驻留在内部的数据，以便于部署和分析。 2022 年，我们还将看到数据科学家专注于无服务器技术和混合云的复杂问题，使用数据分析更有效地解决显着困难。

NLP 模型现在将比以往任何时候都更加宽宏大量。 NLP 将能够综合复杂问题和大型数据集，以更有效地推动人机对话。 结合数据分析，人工智能工具和机器学习模型将有效地利用各种数据分析阶段。

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NLP 以及数据科学算法正在尝试提取清晰的语音识别，并且还以各种其他本地语言实现。 改进的 ML 算法将更有效地协助语言处理步骤，如句子合成、词标记化、预测词性、依赖解析、命名实体识别等。

数据科学的创新

长期以来，数据科学一直在支持深度学习模型。 根据数据科学行业预测 2022 年，大规模深度学习模型的普及率将会提高。 下一代智能设备将产生和使用来自物联网的传感器数据。

组织还计划将智能计算带入行业功能的边缘，让设备几乎可以在每个行业中运行。 为这些传感器系统添加智能也将有助于这些机器与人类以及彼此之间进行交互，而无需集中命令和控制 (C&C)。 它必将为行业和企业开辟新的创新途径。

组织和公司也在媒体领域大量使用数据分析算法。 了解您的受众、媒体人群和分析他们的口味等应用程序可帮助媒体内容创建者发现他们的受众会珍惜的内容。 根据数据科学预测，公司将分析观众及其选择产生的大型数据集，以在平台上带来必将蓬勃发展的新媒体内容。 借助数据分析和高效的机器学习模型，这将成为可能。

另一项研究正在进行深度强化学习和迁移学习，以发现编写更合适的高效算法和 ML 模型的新方法，因此更准确、偏差更小。 组织逐渐开始欣赏数据科学和分析的经济价值。 根据许多公司的说法，随着时间的推移，永不磨损的数字资产变得越来越有价值，因为它们被更多地使用。

dot data 创始人兼首席执行官 Ryohei Fujimaki 博士预测，在数据科学从业者中，2022 年还将重点关注特征工程的潜力。 特征工程谈论利用领域知识通过数据挖掘和数据分析从未处理的数据中提取附加特征。 特征工程，又名 AutoML 2.0，将提供自动化假设生成，探索成千上万的假设模式，以更加清晰、透明和洞察力自动化发现和工程。

数据科学在医疗保健和制造业中的应用

数据科学和数据分析在医疗保健和制造业领域很受欢迎。 在医疗保健领域，组织使用应用数据科学来预测患者的健康状况、医学图像理解、对患者的虚拟帮助、跟踪和了解疾病的突变等等。

根据数据科学行业的预测，到 2022 年，医疗保健行业将大量利用数据科学来了解遗传学的秘密并扩展基因组学研究。 随着组织将使用药物成分数据集通过数据分析和 ML 算法模拟其成分，新药物的发现将会出现。 它催生了一个名为预测医学的新医学分支，它将使用预测分析为问题带来更多解决方案。

数据分析方法在制造和零售领域也很突出，用于检测故障预测和预防性维护。 组织需要预测和自主库存管理系统来了解和预测复杂的工业流程。

组织正计划利用数据科学混合机器学习模型来有效地优化产品定价和物流。 到 2022 年，这些模型和分析算法将进入新的水平，以预测供应链风险并更准确地自动管理它们。

为什么你不能逃避提升自己的技能？

无论技能、学位或经验如何，总有一条可以将数据科学作为职业选择的途径。 根据2022 年数据科学行业预测，美国和印度是对超过 50,000 名数据科学家和超过 300,000 名数据分析师工作机会产生需求的前两个国家。

准备成为数据分析师所需的技能是统计、编程（使用 Python 或 R）、机器学习、多变量微积分、数据整理、数据可视化、数据直觉和数据通信。 upGrad 拥有无与伦比的数据科学课程集合，价格和持续时间各不相同。

• 数据科学执行 PG 计划，IIIT-B
• 数据科学理学硕士
• 数据科学高级证书，IIIT-B

结论

高级数据分析与人工智能相结合，正在成为大多数组织快速高效的主流解决方案。 为了在竞争激烈的市场中保持竞争力，行业专家预测，企业将尝试采用高级分析并通过建立专门的数据科学团队来重新思考和重新设计现有战略来适应其业务标准。