人工智能(AI)和机器学习(ML)正在经历巨大的增长。为了有效地部署这些技术，企业团队必须紧跟数据科学的最新趋势。今天，“数据科学”一词涵盖了人工智能、机器学习、物联网和深度学习等领域。简而言之，它是数据推理、算法计算和分析的结合，有助于解决复杂的业务问题。数据科学还帮助公司使用先进的工具和技术来自动化与原始数据的提取、分析和呈现相关的复杂业务流程。随着技术的快速发展和数据以超高速生成，保持最新状态并能够预测未来趋势至关重要。以下是公司应该为之做好准备的五个主要数据科学趋势。他们将在2020年及以后将业务推向新的高度。一、人工智能在商业领域的加速发展过去几年，人工智能逐渐成为大大小小的企业的主流技术，而且种种迹象表明，这一趋势将在未来几年持续下去。今天，我们仍处于使用人工智能的早期阶段，但到2020年底，我们很可能会看到人工智能在科学和商业领域的更高级应用。推动这种快速增长的是人工智能使企业级公司能够显着提高其业务流程和运营效率的事实。人工智能还在管理客户和客户数据方面带来了巨大进步。人工智能技术的部署对于一些财力和人力资源有限的公司来说仍然是一个挑战，但对于那些愿意投资的公司来说，使用人工智能、机器学习和其他技术开发的高级应用程序将获得明显的收益，这些技术将深刻改变我们的工作方式.自动化机器学习是另一种趋势，它将在未来几个月内获得巨大的吸引力，因为它有助于通过改进数据管理来转变数据科学。这将推动对有抱负的数据科学家进行更专业的培训，以了解并致力于实施深度学习。2、物联网的快速发展据专家报告，到今年年底，物联网技术的投资预计将达到1万亿美元，这清楚地表明了智能和连接设备的预期增长。许多人已经在使用应用程序和设备来控制家用电器，例如炉灶、冰箱、空调和电视。这些都是主流物联网技术的例子，即使最终用户并不了解它们背??后的技术。公司利用这些设备及其业务应用程序并开始对该技术进行更多投资只是时间问题。最有可能取得进步的是制造业，例如应用物联网来优化工厂车间。3、大数据分析的发展不可否认，有效的大数据分析可以帮助企业获得显着的竞争优势，帮助企业实现主要目标。如今，公司使用不同的工具和技术来分析他们的大数据。此外，我们看到越来越多的公司专注于寻找某些时事背后的原因。在这里，预测分析将发挥重要作用。它可以帮助公司识别趋势并预测未来可能发生的事情。例如，使用预测分析根据客户的购买或浏览历史来识别他们的兴趣；销售和营销专业人员可以分析这些模式并制定更有针对性的策略来吸引新客户并提高现有客户的保留率；一些公司还根据社区需求使用预测模型进行库存管理。4、边缘计算的兴起如今，传感器极大地推动了边缘计算的发展。这种进步将继续归因于物联网的发展，因为它接管了主流计算系统的增长。这项技术为公司提供了在靠近源头的地方存储数据并使用实时功能对其进行分析的机会。边缘计算还为需要高端存储设备和更大网络带宽余量的大数据分析提供了有效的替代方案。随着收集数据的设备和传感器的数量呈指数级增长，越来越多的公司正在采用边缘计算，因为它可以解决与带宽、延迟和连接相关的问题。此外，边缘计算和云技术的结合提供了一个同步的基础设施，可以最大限度地减少和减轻与数据分析和管理相关的风险。5.对数据科学安全专业人员的需求不断增长人工智能和机器学习的采用无疑将在IT和高科技行业创造许多新角色。因此，对数据科学安全专业人员的需求将会很大。商业市场上已经有很多人工智能、机器学习、数据科学和计算机科学方面的专家，但仍然需要专门的数据安全专家来为客户安全地分析和处理数据。要执行这些功能，数据安全科学家必须精通最新技术，例如Python和其他在数据科学和数据分析中最常用的语言。数据科学是任何行业中发展最快的领域之一。这就是为什么采用这些技术的公司必须跟上最新的技术趋势。上述五种数据科学趋势无疑将在2020年占据主导地位。掌握这些技术将有助于分析需要在哪些方面改进业务流程，以便在部署这些技术时实现增长和投资回报最大化。
