随着新技术的出现，企业的生产力和投资回报率都在提高。当今的趋势包括数据分析、人工智能、大数据和数据科学。商业组织正在采用数据驱动模型来简化流程，并根据数据分析得出的见解做出决策。
前几年疫情扰乱了全球各行各业，因此中小企业和大公司必须迅速适应。因此，数据分析和数据科学的投资增加了，几乎每个组织都严重依赖数据。本文讨论了数据 科学的最新趋势、数据科学行业趋势 以及数据分析的重要性。
什么是数据科学？
数据科学是分析数据以提取有意义的见解的过程。提取这些见解的数据可以来自各种来源，包括数据库、业务交易、传感器等。因此，这是一个快速发展的领域，有很多工作机会。
数据分析：概述
数据分析是分析原始数据以得出结论的过程。借助数据分析，企业可以优化绩效、提高效率、最大化利润或做出更具战略性的决策。自动化数据分析技术和流程导致了用于原始数据的机械方法和算法的发展。
2024年及以后的顶级数据科学趋势
下面列出了2024年的一些顶级数据科学趋势。这些是数据科学示例中的一些趋势：
1. TinyML 和小数据
大数据是一个术语，用来描述我们创建、收集和分析的数字数据的快速增长。我们用来处理数据的机器学习算法也相当庞大；这不仅仅是大数据。它有大约1750亿个参数，是能够模拟人类语言的最广泛和最复杂的系统。它是数据 科学未来的趋势之一。
如果使用的是带宽无限的基于云的系统，那么这可能没问题，但这并不能涵盖机器学习有用的所有用例。因此，“小数据”已发展成为在时间敏感、带宽受限的情况下快速、认知地处理数据的一种手段。边缘计算与这一概念有着密切的联系。当试图在紧急情况下避免交通碰撞时，自动驾驶汽车不能依赖集中式云服务器来发送和接收数据。
TinyML算法旨在占用尽可能少的空间并在低功耗硬件上运行。2024年，从家用电器到可穿戴设备、汽车、农业机械和工业设备，各种嵌入式系统都将使用TinyML，从而使它们变得更好、更有价值。
TinyML的应用：
- 物体识别和分类
- 手势识别
- 关键词识别
- 机器监控
- 音频检测
2.数据驱动的消费者体验
它构成了数据科学的新趋势之一 。其理念是企业利用数据提供越来越有价值、值得或令人愉快的体验。该软件可以更加用户友好，减少等待时间，在联系客户服务时可以在部门之间转移，并减少电子商务中的摩擦和麻烦。
随着与企业的互动越来越数字化——从人工智能聊天机器人到亚马逊的无收银员便利店——这可以衡量和分析交易的各个方面，以找到改进流程或使其更愉快的方法。因此，企业已开始提供更加个性化的商品和服务。由于疫情，企业开始投资和创新在线零售技术，试图取代实体购物的亲身体验。2024 年，许多数据科学家将专注于寻找新方法来利用这些客户数据来创造更好、更独特的客户服务和体验。
3.融合
在当今的数字世界中，人工智能、云计算、物联网 (IoT) 和 5G 等超高速网络是基石，而数据则是推动这一切发展的燃料。这些技术是数据 科学的最新趋势。这些技术结合起来，所能实现的功能远远超过它们单独所能实现的功能。
现在可以利用人工智能创建智能家居、智能工厂和智能城市，使 物联网 设备无需人工干预即可尽可能智能地运行。除了允许更惊人的数据传输速度外，5G和其他超高速网络还将实现新型数据传输（例如超高速宽带和移动视频流）。
数据科学家使用 AI 算法来确保最佳传输速度、自动化数据中心环境控制和路由流量，因此他们在确保最佳数据传输速度方面发挥着重要作用。随着这些变革性技术在 2024 年相交，将开展大量的数据科学工作，以确保它们相互补充。
4. 自动机器学习
这是数据科学的当前趋势之一。除了使数据科学民主化之外，AutoML还是一种导致机器学习“民主化”的趋势。任何人都可以使用 autoML解决方案开发人员开发的工具和平台创建基于ML的应用程序。该培训旨在解决其领域中最紧迫的问题，但主要面向缺乏将AI应用于这些挑战所需编码技能的主题专家。
数据科学家通常要花费大量时间来清理和准备数据，这是重复而单调的任务。机器学习的基本理念是将这些任务自动化，但它已经发展到包括构建模型、算法和神经网络。通过简单、用户友好的界面，让机器学习的内部工作原理不为人知，任何有想要测试的问题的人都可以应用机器学习。
5. 基于云的人工智能和数据库
在一个地方收集、标记、清理、组织、格式化和分析如此庞大的数据量是一项复杂的任务。基于云的平台作为解决此问题的方法正变得越来越流行。 数据科学和人工智能 行业将随着云计算数据库的出现而发生转变。借助云计算，企业可以更高效、更有效地保护数据并管理任务。这是 数据科学的未来趋势之一。
6. 数据可视化
数据可视化是以图形格式显示信息的过程。数据可视化工具允许您使用图表、图形和地图等视觉元素查看数据中的模式、趋势和异常值。它还允许员工或企业主展示数据而不会让非技术受众感到困惑。它是 数据科学中的热门话题之一。分析大量数据并做出数据驱动的决策需要数据可视化工具和技术。
数据可视化工具的优点有：
- 可视化关系和模式
- 探索互动机会
- 能够轻松共享信息
Tableau、Microsoft Power BI和Google data studio是一些数据可视化工具。
7.人工智能的可扩展性
当今的企业融合了统计数据、系统架构、机器学习部署和数据挖掘。为了保持一致性，必须将这些组件组合成灵活、可扩展的模型，以处理大量数据。如果出于以下原因学习或了解可扩展人工智能，将会有所帮助。
可扩展AI的概念是指能够以任务所需的速度、规模和复杂性运行的算法、数据模型和基础架构。通过重复使用和重新组合功能以跨业务问题陈述进行扩展，可扩展性有助于解决优质数据的稀缺性和收集问题。
机器学习和人工智能的可扩展性开发需要建立数据管道、创建可扩展的系统架构、开发现代采购实践、利用人工智能技术的快速创新以及创建和部署数据管道。使用支持云和网络的边缘设备以及集中式数据中心功能将人工智能应用于关键任务。
8.深度学习的出现
简而言之，深度学习是一种机器学习技术，它通过示例训练计算机像人类一样思考和行动。从那时起，深度学习模型就通过超越人类的局限性和表现证明了其有效性。深度学习模型通常使用大量标记数据和多层神经网络架构进行训练。
9. 聚焦增强分析
增强分析也被誉为商业智能的未来，它采用机器学习/人工智能(ML/AI) 技术来自动化数据准备、洞察发现和共享、数据科学和 ML 模型开发、管理和部署。这对公司改善其产品和客户体验大有裨益。到2025年，全球增强分析市场规模预计将达到298.56亿美元。预计2018年至2025年的复合年增长率为28.4%。
2024 年增强分析有哪些新功能？
今年，增强分析平台将帮助企业充分利用社交组件。增强分析中交互式仪表板和可视化的使用将帮助利益相关者分享重要见解，并创建与公司使命相呼应的清晰叙述。
10. 更好的移动分析策略
移动分析仅用于测量和分析跨各种移动平台网站和应用程序创建的数据。它可以帮助企业跟踪用户在移动网站和应用程序上的行为。这项技术将有助于促进企业的跨渠道营销计划，同时优化移动体验并提高用户参与度和保留率。
2024年移动分析有什么新变化？随着全球手机用户数量的不断增加，人们将更加关注移动应用营销和应用分析。目前，移动广告在全球数字广告中排名第一。这使得移动分析变得至关重要，因为如今企业可以跟踪应用内流量、潜在的安全威胁以及客户满意度水平。
11.增强定制级别
通过获取实时数据和客户行为，我们能够满足每个客户的特定需求。随着客户期望的飙升，公司必须全力以赴提供更加个性化、相关和卓越的客户体验。数据和人工智能的使用将使这一切成为可能。
2024 年用户体验有何新变化？
可以使用从转化、页面浏览量和其他用户操作中获取的数据轻松解释用户体验。这些见解将帮助用户体验专业人员做出更好的决策，同时为用户提供他们所需的确切信息。
12. 更好的网络安全
2022年揭示了数据隐私和安全漏洞的严峻现实。今年预计将有超过240亿台设备连接到互联网，企业将采取严格措施保护数据隐私并防止安全漏洞。行业专家认为，网络安全与人工智能技术的结合将带来有效的攻击面覆盖，其攻击效果是传统方法的20倍。
2024年网络安全有哪些新动态？
由于数据的增长没有停止的迹象，威胁的数量也将继续出现。2024年，网络安全专业人员必须做好准备，想出新的和改进的方法来保护数据。因此，将部署人工智能支持的网络安全措施，以防止恶意软件的恶意攻击并确保更好的网络安全。
