图片来源：https://pixabay.com/images/id-4770296/编译：iothome今天，世界由数据驱动，随着越来越多的数据被生成和管理，未来数据科学似乎正在焕发活力。到2020年底，普通人每秒将产生1.7MB的数据。大数据规模巨大，已经渗透到日常生活的方方面面。数据隐私也变得越来越明显，而消费者也越来越意识到他们的隐私权。公司现在正在明智地使用这种情报来有效地接触他们的客户。展望未来，大数据将在推动关键业务决策方面发挥重要作用。数据科学趋势将定义现代医疗保健、金融、政府政策、企业管理、营销、制造和能源。这将导致各行业对熟练数据科学专业人员的需求增加。在本文中，我们将列出数据科学的一些未来趋势。企业正在优先采用技术，从而增加了数据科学工作岗位技术在组织中的重要性和采用率正在上升，这就是IT工作岗位的数量和作用不断增加的原因。根据美国劳工统计局的数据，计算和信息技术领域的工作岗位在2016年至2026年间将增长13%。这超过了所有其他职业的平均增长率，其中数据科学领域的就业机会增长最快。根据LinkedIn的分析，数据科学职位自2012年以来增长了650%以上。不可否认，数据科学家已成为全球需求量最大的职位之一。企业对大数据日益增长的需求推动了对数据科学家的高需求。分析和商业智能解决方案已成为实现组织目标的最关键技术（根据2018年Gartner调查）。因此，在招聘新人才时，他们始终将数据技能列为最抢手的要素。人工智能和机器学习将为未来铺平道路数据科学家需要使用一系列新时代技术。数据科学家将遇到的最具影响力的技术是人工智能和机器学习。人工智能已经在改善企业职能和运营，被认为是近期和长期最有前途的趋势之一。在数据科学中，人工智能正在使用自动化解决方案来搜索大型数据集，以获得有助于做出更好业务决策的洞察力。根据德勤的一项调查，9%的组织认为人工智能(AI)正在帮助他们超越竞争对手。这些新时代技术（如AI、机器学习和深度学习）的优势及其应用的实施将引领数据科学的真正未来。机器学习有助于统计模型开发功能并随着时间的推移提高其性能。它还消除了遵循程序指令的需要，并超越了基本自动化的限制，以提供更深入的业务洞察力。物联网的快速发展预计到2020年底物联网投资将达到1万亿美元。这清楚地表明了智能和连接设备的预期增长。现有的用于控制家电的应用程序和设备是物联网的主流示例，然而，这只是冰山一角，因为物联网的范围要广得多。即使用户不知道他们使用的智能解决方案背后的技术，物联网仍将在日常生活中发挥作用。Alexa、Cortana和GoogleAssistant等智能设备使我们可以轻松地在家中自动执行任务。在不久的将来，企业将增加对物联网在数据科学应用中的使用，并对物联网技术进行更多投资。大数据分析正在发展企业的大部分主要目标都将通过有效的大数据分析来实现，因为它可以为企业带来巨大的竞争优势。可以使用Python等各种工具和技术来分析大数据并从数据中得出有意义的见解和模式。此外，越来越多的企业开始关注确定特定事件发生的时间和原因。这就是预测分析发挥作用以识别当前趋势和预测未来的地方。边缘计算的兴起传感器在很大程度上负责将边缘计算推向前沿。这种进步将继续跨越物联网的大部分领域，并将接管主流计算系统。边缘计算提供了在源头附近存储数据并实时分析数据的机会。此外，大数据分析需要更大的网络带宽和高端存储设备。边缘计算为大数据分析提供了一种有效的替代方案。收集数据的设备数量呈指数增长，因此，越来越多的组织采用边缘计算来解决与带宽、延迟和连接相关的问题。最后，将边缘计算与云计算相结合将提供同步基础架构，从而降低与数据分析和管理相关的风险。
