2021 Data Science Trends

2020 was een uitdagend jaar voor zowat iedereen. Hoewel het vol zat met onverwachte gebeurtenissen, maakte het de implementatie van nieuwe ontwikkelingen in de digitale wereld mogelijk. De wereld zag de opkomst van verschillende technologische trends toen mensen zich aanpasten aan het nieuwe normaal. Tal van detailhandelszaken konden overschakelen op e-commerce. Doordat populaire sociale-mediaplatforms zoals Facebook en Instagram e-commerce-hubs werden, stonden bedrijven open voor nieuwe en innovatieve mogelijkheden.
Om zowel werknemers als consumenten een betere ervaring te bieden, begonnen bedrijven technologie op nieuwe manieren in te zetten. Een wereldwijde pandemie stelde hen immers in staat om inzicht te ontwikkelen in de mogelijkheden en voordelen van technologie. Ze begrepen waarom AI, analytics, data en cyberbeveiliging essentiële technologieën zijn voor bedrijfsgroei.

Wat staat ons te wachten?

Veel industrieën vragen zich af hoe 2021 anders zal zijn dan zijn voorganger. Gezien de huidige situatie kunnen we zeggen dat 2021 een nieuw tijdperk inluidt met hybride cloud-integratie, vertrouwen op intelligente machines, aanpassing aan NLP omdat datawetenschappers zich in 2021 richten op AI en ML.
In 2021 zullen tal van kansen op ons pad komen. Bijvoorbeeld algoritme-differentiatie, AI, containerisatie van analytics, pragmatische AI, differentiële privacy, augmented data management, kwantumanalyse, en nog veel meer. Door deze 2021 data science trends in ogenschouw te nemen, kunnen we zeggen dat wetenschappers staan te popelen om te leren over geavanceerde data analytics en hoe het verschillende gebieden verder kan verbeteren.

2021 Data Wetenschap Trends

Hieronder vindt u enkele populaire 2021 data science trends om een voorsprong te nemen:

1. Beslissingsintelligentie

Volgens data scientist experts zal ongeveer 33% van de grote organisaties tegen 2023 beschikken over decision intelligence zoals decision modeling. Decision intelligence technologie is in staat om een breed scala aan taken en activiteiten uit te voeren door middel van besluitvormingstechnieken. Deze technologie omvat toepassingen zoals complexe adaptieve systemen.
Beslissingsintelligentietechnologie omvat een kader dat traditionele en geavanceerde technologieën combineert, zoals een op regels gebaseerde aanpak, machinaal leren en AI. Deze aanpak helpt u logische beslissingen te nemen zonder dat u een programmeur of technische kennis nodig hebt.

2. Natuurlijke taalverwerking

De populariteit van Natural Language Processing was als een subset van AI. Toch, met de tijd en snel evoluerende mogelijkheden, breidt deze technologie zich uit tot een noodzaak voor normale zakelijke activiteiten en processen. NLP helpt bij het vinden van nieuwe patronen en het bestuderen van gegevens. In 2021 kunt u verwachten dat u onmiddellijk grotere gegevensbestanden kunt opvragen.
U zult in staat zijn om kwaliteitsinformatie en bedrijfsgerelateerde inzichten te verzamelen om uw bedrijf te verbeteren. U kunt analyseren hoe uw klanten denken over uw merk, product of dienst. Met natuurlijke taal programmering, kunt u toegang vinden tot sentiment analyse.

3. Cloud voor analyse

Aanvankelijk was het belangrijkste doel van de cloud het uitvoeren van transactionele activiteiten. Het had geen analytische functies. De traditionele toepassing heeft niet veel geheugen om zoveel gegevens op te slaan als voor analytics nodig is. Bovendien zijn er snelle netwerken nodig om gegevens te vinden die niet in het geheugen beschikbaar zijn. Data scientists maken cloudtechnologie veiliger, effectiever en direct, zodat bedrijven erop kunnen vertrouwen zonder complexe processen.

4. X-analyse

X betekent elk woord waarvoor we analytics kunnen genereren, zoals tekst, trillingen, emotie, audio en video. Deze aanpak zal leiden tot nieuwe en waardevolle transformaties en innovaties voor bedrijven. Met X analytics kun je gegevens verzamelen zonder dat de organisatie daar iets voor hoeft te doen. Veel wetenschappers spannen zich in om deze hefboomwerking te vergroten.
Vooruitgang in AI en zijn technieken voor de cloud breiden zich uit en creëren een nieuwe impact op X Analytics. U kunt verschillende woorden gebruiken in plaats van X, zoals video of audio. Deze benadering kan helpen bij ketenoptimalisatie, audio- en videoanalyse om het verkeer te regelen en het weer te beheren.

5. Grafiek Embedding

Omdat data verandert, gebruiken data wetenschappers unsupervised machine
leertechnieken. Zij gebruiken deze techniek bijvoorbeeld om variabelen te reduceren, te clusteren en modellen te trainen. De veranderende gegevens omvatten:
– IoT-toepassingen
– E-commerce transacties
– Aanbevelingen
Bovendien identificeren ze de gegevens en verwijderen ze de ruis voor nauwkeurigheid. Grafiekinbedding wint aan tractie voor het uitvoeren van tal van activiteiten, zoals PCA-benaderingen, enz. Principle Component Analysis verwijdert de achtergrond van een video met een eenvoudig proces. U kunt de overeenkomsten begrijpen en verschillende gebeurtenissen voorspellen. Hier zijn enkele voordelen van graph embedding:
– Granulaire feature engineering
– Matrische ondersteuning
– Verminderde data prep tijd

6. Uitlegbaarheid

U kunt obstakels die de groei van uw bedrijf belemmeren uit de weg ruimen door AI statistisch in te zetten. Explainability crisis is een grote tegenslag voor bedrijven. Deze crisis tast de betrouwbaarheid van consumenten voor een bedrijf aan. Uitlegbaarheid kan u echter een mengeling van techniek met op regels gebaseerde systemen of logica bieden om in te spelen op het publiek. Hieronder vindt u enkele standaardtechnieken waarmee u in 2021 te maken zou kunnen krijgen:
– Autotuning
– ONNX of Open Neural Network Exchange
– Recurrente Neurale Netwerken
– Convolutionele Neurale Netwerken

7. Gegevens waarop actie kan worden ondernomen

In 2021 zult u een grotere nadruk op bruikbare gegevens waarnemen. U kunt de ontbrekende verbinding tussen big data en bedrijfsvoorstellingen signaleren. Gegevens zijn niet beschikbaar in één enkel formaat, gestructureerd en in grote hoeveelheden. In plaats daarvan moet u gegevens verzamelen uit verschillende bronnen en een analyse uitvoeren. Dit stimuleert bedrijven om tools en toepassingen te begrijpen. Zo kunnen bedrijven waardevolle gegevens extraheren met behulp van bruikbare data-inzichten. Dit stelt u in staat betere beslissingen te nemen, bedrijfsprocessen te plannen en de activiteiten van de organisatie te verbeteren.

8. Continue intelligentie

U kunt real-time analytics integreren om uw bedrijfsactiviteiten uit te voeren en real-time gegevens te genereren. Deze tool maakt verschillende activiteiten mogelijk, zoals ondersteuning van de besluitvorming en automatisering van de besluitvorming. Continuous intelligence helpt u om uw beslissingen te beheren en te optimaliseren en een geweldige klantenservice te bieden.

Conclusie

Dit jaar geven data wetenschappers prioriteit aan het bevorderen van het veld en de implementatie van data trends. Hopelijk wordt 2021 een mijlpaal voor de integratie van AI-methoden en dataspectrum. Ze werken bijvoorbeeld met kennis en een statistische basis om nieuwe ontwikkelingen in organisaties te implementeren.
Wetenschappers begrijpen sinds kort het belang van het verzamelen en segmenteren van gegevens. Zij werken aan machine learning en kunstmatige intelligentie modellen om nieuwe en innovatieve methoden te vinden om gegevens te verzamelen. Nauwkeurige gegevens zullen helpen de markt te begrijpen, interacties in de sociale media te volgen, marketingcampagnes te beheren en zich te richten op een potentiële doelgroepdemografie.