2021 Trends in der Datenwissenschaft

2020 war ein herausforderndes Jahr für so ziemlich jeden. Während es voller unerwarteter Ereignisse war, ermöglichte es die Umsetzung neuer Entwicklungen in der digitalen Welt. Die Welt sah das Aufkommen verschiedener technologischer Trends, während sich die Menschen an die neue Normalität anpassten. Zahlreiche Einzelhandelsgeschäfte konnten auf E-Commerce umstellen. Da beliebte Social-Media-Plattformen wie Facebook und Instagram zu E-Commerce-Drehscheiben wurden, waren Unternehmen offen für neue und innovative Möglichkeiten.
Um sowohl den Mitarbeitern als auch den Verbrauchern ein besseres Erlebnis zu bieten, begannen Unternehmen, die Technologie auf neue Weise zu nutzen. Schließlich ermöglichte ihnen eine weltweite Pandemie, ein Verständnis für das Potenzial und die Vorteile von Technologie zu entwickeln. Sie verstanden, warum KI, Analytik, Daten und Cybersicherheit wesentliche Technologien für das Unternehmenswachstum sind.

Was kommt auf uns zu?

Viele Branchen fragen sich, wie sich das Jahr 2021 von seinem Vorgänger unterscheiden wird. In Anbetracht der aktuellen Situation können wir sagen, dass 2021 eine neue Ära beginnen wird, die sich durch die Einbindung der Hybrid Cloud, das Vertrauen in intelligente Maschinen und die Anpassung an NLP auszeichnet, da sich Datenwissenschaftler 2021 auf KI und ML konzentrieren.
Im Jahr 2021 werden zahlreiche Möglichkeiten auf uns zukommen. Zum Beispiel Algorithmus-Differenzierung, KI, Containerisierung der Analytik, pragmatische KI, differenzierte Privatsphäre, erweitertes Datenmanagement, Quantenanalyse und vieles mehr. Wenn wir diese 2021 Data Science Trends betrachten, können wir sagen, dass Wissenschaftler begierig darauf sind, über fortschrittliche Datenanalyse zu lernen und wie sie verschiedene Bereiche weiter verbessern kann.

2021 Datenwissenschaft-Trends

Im Folgenden finden Sie einige beliebte 2021 Data Science Trends, um einen Vorsprung zu bekommen:

1. Entscheidungsintelligenz

Laut Data-Scientist-Experten werden bis 2023 etwa 33 % der großen Organisationen über Decision Intelligence wie Entscheidungsmodellierung verfügen. Decision-Intelligence-Technologie ist in der Lage, eine breite Palette von Aufgaben und Aktivitäten durch Entscheidungstechniken durchzuführen. Diese Technologie umfasst Anwendungen wie komplexe adaptive Systeme.
Die Entscheidungsintelligenz-Technologie umfasst ein Framework, das traditionelle und fortschrittliche Technologien wie regelbasierte Ansätze, maschinelles Lernen und KI kombiniert. Dieser Ansatz hilft Ihnen, logische Entscheidungen zu treffen, ohne dass Sie einen Programmierer oder technische Kenntnisse benötigen.

2. Natürliche Sprachverarbeitung

Die Popularität von Natural Language Processing war als eine Untermenge von AI. Doch mit der Zeit und der sich schnell entwickelnden Fähigkeit, erweitert sich diese Technologie zu einer Notwendigkeit für normale Geschäftsaktivitäten und -prozesse. NLP hilft dabei, neue Muster zu finden und Daten zu untersuchen. Im Jahr 2021 können Sie erwarten, dass Sie sofort auf größere Datenbestände zugreifen können.
Sie werden in der Lage sein, hochwertige Informationen und geschäftsbezogene Erkenntnisse zu sammeln, um Ihr Geschäft zu verbessern. Sie können analysieren, wie Ihre Kunden über Ihre Marke, Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung denken. Mit natürlichsprachlicher Programmierung finden Sie Zugang zur Stimmungsanalyse.

3. Die Cloud für Analysen

Ursprünglich war der Hauptzweck der Cloud die Durchführung von Transaktionsaktivitäten. Sie verfügte nicht über analytische Funktionen. Die traditionelle Anwendung hat nicht viel Speicher, um so viele Daten zu speichern, wie die Analytik benötigt. Außerdem erfordert sie schnelle Netzwerke, um Daten zu finden, die nicht im Speicher vorhanden sind. Datenwissenschaftler machen die Cloud-Technologie sicherer, effektiver und schneller, so dass sich Unternehmen ohne komplexe Prozesse auf sie verlassen können.

4. X-Analytik

X steht für jedes Wort, für das wir Analysen generieren können, wie Text, Vibration, Emotion, Audio und Video. Dieser Ansatz wird zu neuen und wertvollen Transformationen und Innovationen für Unternehmen führen. Mit X-Analytics können Sie Daten sammeln, ohne dass das Unternehmen einen Hebel ansetzen muss. Viele Wissenschaftler bemühen sich, diese Hebelwirkung zu verbessern.
Fortschritte in der KI und ihre Techniken für die Cloud erweitern und schaffen einen neuen Einfluss auf X Analytics. Sie können verschiedene Wörter anstelle von X verwenden, z. B. Video oder Audio. Dieser Ansatz kann bei der Kettenoptimierung, der Audio- und Videoanalyse zur Steuerung des Verkehrs und des Wettermanagements helfen.

5. Graph-Einbettung

Da sich die Daten verändern, verwenden Datenwissenschaftler unüberwachte maschinelle
Lerntechniken. Sie nutzen diese Technik zum Beispiel, um Variablen zu reduzieren, zu clustern und Modelle zu trainieren. Zu den sich verändernden Daten gehören:
– IoT-Anwendungen
– E-Commerce-Transaktionen
– Empfehlungen
Außerdem identifizieren sie die Daten und entfernen das Rauschen für die Genauigkeit. Die Grapheneinbettung gewinnt an Zugkraft für die Durchführung zahlreicher Aktivitäten wie PCA-Ansätze, etc. Die Hauptkomponentenanalyse entfernt den Hintergrund aus einem Video mit einem einfachen Verfahren. Sie können die Ähnlichkeiten verstehen und verschiedene Ereignisse vorhersagen. Hier sind einige Vorteile von Graph Embedding:
– Granulare Merkmalstechnik
– Matrizenunterstützung
– Geringere Datenvorbereitungszeit

6. Erklärbarkeit

Sie können Hindernisse, die dem Wachstum Ihres Unternehmens im Wege stehen, durch den Einsatz von KI statistisch beseitigen. Die Erklärbarkeitskrise ist ein großer Rückschlag für Unternehmen. Diese Krise beeinträchtigt die Vertrauenswürdigkeit von Verbrauchern für ein Unternehmen. Erklärbarkeit kann Ihnen jedoch eine Mischung aus Technik mit regelbasierten Systemen oder Logik zur Reaktion auf das Publikum bieten. Im Folgenden finden Sie einige Standardtechniken, die Sie im Jahr 2021 erleben könnten:
– Autotuning
– ONNX oder Open Neural Network Exchange
– Rekurrente Neuronale Netze
– Faltungsneuronale Netze

7. Verwertbare Daten

Im Jahr 2021 werden Sie eine stärkere Betonung von “actionable data” beobachten. Sie können die fehlende Verbindung zwischen Big Data und Geschäftsvorgaben kennzeichnen. Daten sind nicht in einem einzigen Format, strukturiert und in großen Mengen verfügbar. Stattdessen müssen Sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und eine Analyse durchführen. Dies ermutigt Unternehmen, Tools und Anwendungen zu verstehen. So können Unternehmen wertvolle Daten mit Hilfe von umsetzbaren Dateneinblicken extrahieren. So können sie bessere Entscheidungen treffen, Geschäftsprozesse planen und die Aktivitäten des Unternehmens verbessern.

8. Kontinuierliche Intelligenz

Sie können Echtzeit-Analysen integrieren, um Ihre Geschäftsaktivitäten durchzuführen und Echtzeitdaten zu generieren. Dieses Tool ermöglicht verschiedene Aktivitäten, wie z. B. Unterstützung bei der Entscheidungsfindung und Automatisierung der Entscheidungsfindung. Kontinuierliche Intelligenz hilft Ihnen, Ihre Entscheidungen zu verwalten und zu optimieren und einen erstaunlichen Kundenservice zu bieten.

Fazit

In diesem Jahr liegt die Priorität der Datenwissenschaftler auf der Weiterentwicklung des Feldes und der Implementierung von Datentrends. Das Jahr 2021 wird hoffentlich ein Meilenstein für die Integration von KI-Methoden und Datenspektrum sein. Sie arbeiten zum Beispiel mit Wissen und einer statistischen Basis, um neue Fortschritte in Unternehmen zu implementieren.
Wissenschaftler verstehen neuerdings, wie wichtig das Sammeln und Segmentieren von Daten ist. Sie arbeiten an Modellen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, um neue und innovative Methoden zum Sammeln von Daten zu finden. Genaue Daten helfen dabei, den Markt zu verstehen, Interaktionen in den sozialen Medien zu verfolgen, Marketingkampagnen zu verwalten und ein potenzielles Publikum demografisch anzusprechen.