2022 年數據科學行業預測

我們已經到了新的一年——是時候預測趨勢的趨勢了！ 根據數據科學家的說法，2022 年數據科學實施將發生巨大飛躍。在海量數據集上實施的各種數據科學算法將使任務更加寬鬆。

根據一些數據科學行業的預測，從 2022 年開始，具有分析功能的數據性能將變得更加關鍵。 根據 Gartner 的2022 年數據科學行業預測，CEO、CIO 和分析創新者似乎通過應用數據科學來增強他們的戰略計劃以提高生產力。

Domino Data Labs 的聯合創始人兼首席執行官 Nick Elprin 說：“組織正在許多領域進行緊張的預算削減，以克服 COVID-19 的影響並保持其業務的可行性。” 他還補充說，“到 2022 年，我們預計許多人將提供或加強他們對數據科學的投資，以推動可能在生存和清算之間產生差異的重大商業決策。”

分析數字業務及其未來使我們面臨著在不同垂直領域進行數據分析的不同可能性。 對 2022 年的數據科學預測將經歷各種轉變，並解決 CIO 和數據分析領導者在成功戰略規劃中應採用和引入的挑戰。 更多的實施，更多的工作機會。

這也將促進各種市場的創新和數據科學應用，包括零售、醫療保健和製造業。 讓我們看看根據2022 年數據科學行業預測將見證變化的不同垂直領域。

數據科學行業預測 2022

企業已經開始在整個組織和行業中普及數據，同時旨在讓更多員工提取實時洞察力。 如果說 COVID-19 的情況更生動地向我們展示了一件好事，那就是更多地依賴數據。 為了充分利用生成的數據，組織需要在工作機會、創新、解決問題的方法和員工技能提升方面投入更多資金。 以下是數據科學行業預測期待見證豐富的一些垂直領域。

數據科學專家會有多少工作機會？

全球有超過 2,50,000 家電子商務公司。 因此，很明顯，這些公司將需要大量的數據分析師和數據科學家來分析每天產生的大量數據。 根據 Analytics Insight 進行的最新調查，2022 年將出現超過 3,037,810 個新職位空缺。 初創公司和跨國公司正在為全球和美國的數據科學專家發布工作職位。 形像地表明，數據是一個大熱門的職位空缺聚合器。

數據科學將有效解決的新問題

前一年，2022 年似乎是科技趨勢蓬勃發展的機會之流。 根據一些預測，混合雲、智能機器、自然語言處理 (NLP)、醫療保健系統、製造業和其他廣泛的利基市場正在通過數據分析工具和機器學習模型來完善解決問題的方法。 以下是數據科學將解決的一些最熱門的問題列表。

o 通過數據科學支持的自動化系統和智能機器將推動關鍵角色實現組織任務的自動化。 它將增強機器人自動化流程 (RPA)，以帶來低價值的工作並專注於高價值的活動。 收集數據並對算法進行建模以從這些數據中提取情報是這些公司的目標。

雲部署和使用將全面實現數據分析的使用。 隨著計算能力呈指數級增長，數據變得越來越便宜和更容易訪問，雲和無服務器技術更加關注計算和駐留在內部的數據，以便於部署和分析。 2022 年，我們還將看到數據科學家專注於無服務器技術和混合雲的複雜問題，使用數據分析更有效地解決顯著困難。

NLP 模型現在將比以往任何時候都更加寬宏大量。 NLP 將能夠綜合複雜問題和大型數據集，以更有效地推動人機對話。 結合數據分析，人工智能工具和機器學習模型將有效地利用各種數據分析階段。

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NLP 以及數據科學算法正在嘗試提取清晰的語音識別，並且還以各種其他本地語言實現。 改進的 ML 算法將更有效地協助語言處理步驟，如句子合成、詞標記化、預測詞性、依賴解析、命名實體識別等。

數據科學的創新

長期以來，數據科學一直在支持深度學習模型。 根據數據科學行業預測 2022 年，大規模深度學習模型的普及率將會提高。 下一代智能設備將產生和使用來自物聯網的傳感器數據。

組織還計劃將智能計算帶入行業功能的邊緣，讓設備幾乎可以在每個行業中運行。 為這些傳感器系統添加智能也將有助於這些機器與人類以及彼此之間進行交互，而無需集中命令和控制 (C&C)。 它必將為行業和企業開闢新的創新途徑。

組織和公司也在媒體領域大量使用數據分析算法。 了解您的受眾、媒體人群和分析他們的口味等應用程序可幫助媒體內容創建者發現他們的受眾會珍惜的內容。 根據數據科學預測，公司將分析觀眾及其選擇產生的大型數據集，以在平台上帶來必將蓬勃發展的新媒體內容。 借助數據分析和高效的機器學習模型，這將成為可能。

另一項研究正在進行深度強化學習和遷移學習，以發現編寫更合適的高效算法和 ML 模型的新方法，因此更準確、偏差更小。 組織逐漸開始欣賞數據科學和分析的經濟價值。 根據許多公司的說法，隨著時間的推移，永不磨損的數字資產變得越來越有價值，因為它們被更多地使用。

dot data 創始人兼首席執行官 Ryohei Fujimaki 博士預測，在數據科學從業者中，2022 年還將重點關注特徵工程的潛力。 特徵工程談論利用領域知識通過數據挖掘和數據分析從未處理的數據中提取附加特徵。 特徵工程，又名 AutoML 2.0，將提供自動化假設生成，探索成千上萬的假設模式，以更加清晰、透明和洞察力自動化發現和工程。

數據科學在醫療保健和製造業中的應用

數據科學和數據分析在醫療保健和製造業領域很受歡迎。 在醫療保健領域，組織使用應用數據科學來預測患者的健康狀況、醫學圖像理解、對患者的虛擬幫助、跟踪和了解疾病的突變等等。

根據數據科學行業的預測，到 2022 年，醫療保健行業將大量利用數據科學來了解遺傳學的秘密並擴展基因組學研究。 隨著組織將使用藥物成分數據集通過數據分析和 ML 算法模擬其成分，新藥物的發現將會出現。 它催生了一個名為預測醫學的新醫學分支，它將使用預測分析為問題帶來更多解決方案。

數據分析方法在製造和零售領域也很突出，用於檢測故障預測和預防性維護。 組織需要預測和自主庫存管理系統來了解和預測複雜的工業流程。

組織正計劃利用數據科學混合機器學習模型來有效地優化產品定價和物流。 到 2022 年，這些模型和分析算法將進入新的水平，以預測供應鏈風險並更準確地自動管理它們。

為什麼你不能逃避提升自己的技能？

無論技能、學位或經驗如何，總有一條可以將數據科學作為職業選擇的途徑。 根據2022 年數據科學行業預測，美國和印度是對超過 50,000 名數據科學家和超過 300,000 名數據分析師工作機會產生需求的前兩個國家。

準備成為數據分析師所需的技能是統計、編程（使用 Python 或 R）、機器學習、多變量微積分、數據整理、數據可視化、數據直覺和數據通信。 upGrad 擁有無與倫比的數據科學課程集合，價格和持續時間各不相同。

• 數據科學執行 PG 計劃，IIIT-B
• 數據科學理學碩士
• 數據科學高級證書，IIIT-B

結論

高級數據分析與人工智能相結合，正在成為大多數組織快速高效的主流解決方案。 為了在競爭激烈的市場中保持競爭力，行業專家預測，企業將嘗試採用高級分析並通過建立專門的數據科學團隊來重新思考和重新設計現有戰略來適應其業務標準。