人工智能(AI)和机器学习(ML)经历了巨大的增长，这是因为越来越多的企业寻求快速、低成本、创新的方式来使用大数据。但是，为了有效地部署这些技术，企业的团队必须紧跟最新的数据科学趋势。
如今，“数据科学”一词涵盖了人工智能(AI)、机器学习(ML)、物联网、深度学习等新兴技术。简而言之，它是数据推断、算法计算、分析和技术的结合，有助于解决复杂的业务问题。
数据科学可以帮助企业使用先进工具和技术实现与提取、分析、呈现原始数据相关的复杂业务流程的自动化。随着技术的飞速发展和数据以惊人的速度生成，保持最新状态并能够预测未来趋势至关重要。
数据科学学习平台开发商DataCamp公司首席执行官Martijn Theuwissen在发表的一篇文章中指出，企业应该为五大数据科学趋势做好准备，并将在2020年及以后将业务推向新的高度。
数据点1：人工智能加速业务发展
在过去的几年中，人工智能已逐渐被各种规模的企业采用，并已成为主流技术。并且有各种迹象表明，在未来几年里，人工智能还会继续发展下去。如今正处于使用人工智能的起步阶段，到2020年底，很可能看到人工智能在科学领域和商业行业中的更高级应用。推动这一快速增长的因素是，人工智能使企业能够显著提高其业务流程和运营的有效性和效率。人工智能在管理客户和客户数据方面也取得了巨大进步。
对于一些财务和人力资源有限的企业而言，部署人工智能技术将继续面临挑战，但是对于那些愿意进行投资的企业来说，回报最明显的是使用人工智能开发的高级应用程序以及机器学习和其他技术所带来的回报改变人们的工作方式。
自动化机器学习是另一个趋势，它将在未来几个月内取得重大进展，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，以帮助他们理解和实施深度学习。
数据点2：物联网的快速增长
根据调研机构IDC公司的报告，到今年年底，对物联网技术的投资规模预计将达到1万亿美元，这清楚地表明了智能和互联设备的预期增长。许多人已经在使用应用程序和设备来控制其家用电器，例如电磁炉、冰箱、空调和电视。这些都是主流物联网技术的示例，即使用户不了解其背后的技术。诸如Google Assistant、Amazon Alexa和Microsoft Cortana之类的智能设备使人们能够轻松地实现家务劳动的自动化。企业使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。最可能的进步将体现在制造业中，例如应用物联网技术来优化工厂的生产情况。
数据点3：大数据分析的演进
有效的大数据分析无疑会帮助企业获得重大的竞争优势，并帮助他们实现其主要目标。如今，企业使用诸如Python之类的不同工具和技术来分析其大数据。更进一步，人们看到更多的企业专注于确定当前发生的某些事件背后的原因。预测分析通过帮助企业识别趋势，并预测未来可能发生的事情而发挥了重要作用。例如，使用预测分析根据客户的购买和/或浏览历史记录确定客户的兴趣。销售和市场营销专业人员可以分析这些模式，以制定更有针对性的战略，以吸引新客户，并提高现有客户的保留率。亚马逊等公司还利用预测模型，考虑到各个社区的需求，对仓库进行库存管理。
数据点4：边缘计算的兴起
如今，传感器在很大程度上负责将边缘计算推向技术最前沿。这种进步将会持续下去，很大程度上要归功于物联网接管主流计算系统的发展。这项技术为企业提供了在数据源附近存储流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空间的大数据分析提供了有效的替代方法。随着收集数据的设备和传感器数量呈指数级增长，越来越多的企业采用边缘计算技术，因为它具有解决带宽、延迟和连接性问题的能力。此外，将边缘计算技术与云计算技术相结合可提供同步的基础设施，从而可以最大程度地减少和减轻与数据分析和管理相关的风险。
数据点5：对数据科学安全专业人员的需求不断增长
毫无疑问，人工智能和机器学习的采用将在IT和高科技行业中扮演许多新角色。因此，需求量很大的是数据科学安全专业人员。商业市场已经吸引了许多精通人工智能、机器学习、数据科学和计算机科学的专家，但是仍然需要更专业的数据安全专业人员，他们可以安全地分析和处理客户数据。为了执行这些功能，数据安全科学家必须精通Python等最新技术以及数据科学和数据分析中其他最常用的语言。对Python有清楚的了解可以帮助企业解决与数据科学安全性相关的问题。
结论
数据科学是所有行业中发展最快的领域之一。这就是对于采用这些技术的企业跟上最新趋势至关重要的原因。上面概述的五种数据科学趋势无疑将在2020年处于最前沿。掌握这些技术将有助于企业在某些方面改进业务流程，以便在部署这些技术时实现更大的增长和投资回报率。
