人工智能(AI)和機器學習(ML)經歷了巨大的增長，這是因為越來越多的企業尋求快速、低成本、創新的方式來使用大數據。但是，為了有效地部署這些技術，企業的團隊必須緊跟最新的數據科學趨勢。

如今，“數據科學”一詞涵蓋了人工智能(AI)、機器學習(ML)、物聯網、深度學習等新興技術。簡而言之，它是數據推斷、算法計算、分析和技術的結合，有助于解決復雜的業務問題。

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數據科學可以幫助企業使用先進工具和技術實現與提取、分析、呈現原始數據相關的復雜業務流程的自動化。隨著技術的飛速發展和數據以驚人的速度生成，保持最新狀態并能夠預測未來趨勢至關重要。

數據科學學習平臺開發商DataCamp公司首席執行官Martijn Theuwissen在發表的一篇文章中指出，企業應該為五大數據科學趨勢做好準備，并將在2020年及以后將業務推向新的高度。

數據點1：人工智能加速業務發展

在過去的幾年中，人工智能已逐漸被各種規模的企業采用，并已成為主流技術。并且有各種跡象表明，在未來幾年里，人工智能還會繼續發展下去。如今正處于使用人工智能的起步階段，到2020年底，很可能看到人工智能在科學領域和商業行業中的更高級應用。推動這一快速增長的因素是，人工智能使企業能夠顯著提高其業務流程和運營的有效性和效率。人工智能在管理客戶和客戶數據方面也取得了巨大進步。

對于一些財務和人力資源有限的企業而言，部署人工智能技術將繼續面臨挑戰，但是對于那些愿意進行投資的企業來說，回報最明顯的是使用人工智能開發的高級應用程序以及機器學習和其他技術所帶來的回報改變人們的工作方式。

自動化機器學習是另一個趨勢，它將在未來幾個月內取得重大進展，因為它有助于通過改進數據管理來轉變數據科學。這將推動對有抱負的數據科學家進行更專業的培訓，以幫助他們理解和實施深度學習。

數據點2：物聯網的快速增長

根據調研機構IDC公司的報告，到今年年底，對物聯網技術的投資規模預計將達到1萬億美元，這清楚地表明了智能和互聯設備的預期增長。許多人已經在使用應用程序和設備來控制其家用電器，例如電磁爐、冰箱、空調和電視。這些都是主流物聯網技術的示例，即使用戶不了解其背后的技術。諸如Google Assistant、Amazon Alexa和Microsoft Cortana之類的智能設備使人們能夠輕松地實現家務勞動的自動化。企業使用這些設備及其業務應用程序，并開始對該技術進行更多投資只是時間問題。最可能的進步將體現在制造業中，例如應用物聯網技術來優化工廠的生產情況。

數據點3：大數據分析的演進

有效的大數據分析無疑會幫助企業獲得重大的競爭優勢，并幫助他們實現其主要目標。如今，企業使用諸如Python之類的不同工具和技術來分析其大數據。更進一步，人們看到更多的企業專注于確定當前發生的某些事件背后的原因。預測分析通過幫助企業識別趨勢，并預測未來可能發生的事情而發揮了重要作用。例如，使用預測分析根據客戶的購買和/或瀏覽歷史記錄確定客戶的興趣。銷售和市場營銷專業人員可以分析這些模式，以制定更有針對性的戰略，以吸引新客戶，并提高現有客戶的保留率。亞馬遜等公司還利用預測模型，考慮到各個社區的需求，對倉庫進行庫存管理。

數據點4：邊緣計算的興起

如今，傳感器在很大程度上負責將邊緣計算推向技術最前沿。這種進步將會持續下去，很大程度上要歸功于物聯網接管主流計算系統的發展。這項技術為企業提供了在數據源附近存儲流數據并使用實時功能對其進行分析的機會。

邊緣計算還為需要高端存儲設備和更大網絡帶寬空間的大數據分析提供了有效的替代方法。隨著收集數據的設備和傳感器數量呈指數級增長，越來越多的企業采用邊緣計算技術，因為它具有解決帶寬、延遲和連接性問題的能力。此外，將邊緣計算技術與云計算技術相結合可提供同步的基礎設施，從而可以最大程度地減少和減輕與數據分析和管理相關的風險。

數據點5：對數據科學安全專業人員的需求不斷增長

毫無疑問，人工智能和機器學習的采用將在IT和高科技行業中扮演許多新角色。因此，需求量很大的是數據科學安全專業人員。商業市場已經吸引了許多精通人工智能、機器學習、數據科學和計算機科學的專家，但是仍然需要更專業的數據安全專業人員，他們可以安全地分析和處理客戶數據。為了執行這些功能，數據安全科學家必須精通Python等最新技術以及數據科學和數據分析中其他最常用的語言。對Python有清楚的了解可以幫助企業解決與數據科學安全性相關的問題。

結論

數據科學是所有行業中發展最快的領域之一。這就是對于采用這些技術的企業跟上最新趨勢至關重要的原因。上面概述的五種數據科學趨勢無疑將在2020年處于最前沿。掌握這些技術將有助于企業在某些方面改進業務流程，以便在部署這些技術時實現更大的增長和投資回報率。