Trendy w Data Science w 2021 r.

Rok 2020 był rokiem pełnym wyzwań dla niemal wszystkich. Choć był pełen niespodziewanych wydarzeń, pozwolił na wdrożenie nowych rozwiązań w świecie cyfrowym. Na świecie pojawiły się różne trendy technologiczne, ponieważ ludzie przystosowali się do nowej normy. Liczne sklepy detaliczne były w stanie przestawić się na e-handel. Dzięki popularnym platformom mediów społecznościowych, takim jak Facebook i Instagram, które stały się centrami e-commerce, firmy otworzyły się na nowe i innowacyjne możliwości.
Aby zapewnić lepsze doświadczenia zarówno pracownikom, jak i konsumentom, firmy zaczęły wykorzystywać technologię w nowy sposób. W końcu ogólnoświatowa pandemia pozwoliła im zrozumieć potencjał technologii i korzyści z niej płynące. Zrozumieli, dlaczego AI, analityka, dane i bezpieczeństwo cybernetyczne są technologiami niezbędnymi dla rozwoju biznesu.

Co czeka nas w przyszłości?

Wiele branż zastanawia się, w jaki sposób rok 2021 będzie się różnił od swojego poprzednika. Biorąc pod uwagę obecną sytuację, możemy powiedzieć, że rok 2021 zapoczątkuje nową erę, która może poszczycić się włączeniem hybrydowej chmury, poleganiem na inteligentnych maszynach, adaptacją do NLP, ponieważ naukowcy zajmujący się danymi skupiają się na AI i ML w 2021 roku.
Liczne możliwości pojawią się na naszej drodze w 2021 roku. Na przykład, różnicowanie algorytmów, AI, konteneryzacja analityki, pragmatyczne AI, zróżnicowana prywatność, rozszerzone zarządzanie danymi, analiza kwantowa i wiele innych. Biorąc pod uwagę te trendy w nauce o danych w 2021 roku, możemy powiedzieć, że naukowcy są chętni do nauki o zaawansowanej analityce danych i o tym, jak może ona jeszcze bardziej wzbogacić różne dziedziny.

Trendy w nauce o danych w 2021 r.

Poniżej znajdziesz kilka popularnych trendów w nauce o danych w 2021 roku, aby uzyskać przewagę:

1. Inteligencja decyzyjna

Według ekspertów z dziedziny data scientist, do 2023 roku około 33% dużych organizacji będzie dysponować inteligencją decyzyjną, taką jak modelowanie decyzji. Technologia inteligencji decyzyjnej jest zdolna do wykonywania szerokiego zakresu zadań i działań za pomocą technik podejmowania decyzji. Technologia ta obejmuje aplikacje takie jak złożone systemy adaptacyjne.
Technologia Decision Intelligence obejmuje ramy, które łączą tradycyjne i zaawansowane technologie, takie jak podejście oparte na regułach, uczenie maszynowe i AI. Takie podejście pomoże Ci podejmować logiczne decyzje bez konieczności posiadania programisty lub wiedzy technicznej.

2. Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie Języka Naturalnego zyskało popularność jako podzbiór AI. Jednak z czasem i szybko rozwijającą się zdolnością, technologia ta rozszerza się, stając się potrzebą dla normalnych działań i procesów biznesowych. NLP pomaga w znajdowaniu nowych wzorców i badaniu danych. W 2021 r. można spodziewać się natychmiastowego pobierania większych repozytoriów danych.
Będziesz w stanie zebrać wysokiej jakości informacje i spostrzeżenia związane z biznesem, aby usprawnić swoją działalność. Możesz przeanalizować, co Twoi klienci myślą o Twojej marce, produkcie lub usłudze. Dzięki programowaniu w języku naturalnym, można znaleźć dostęp do analizy sentymentu.

3. Chmura dla analityki

Początkowo głównym przeznaczeniem chmury było wykonywanie czynności transakcyjnych. Nie posiadała ona funkcji analitycznych. Tradycyjna aplikacja nie ma zbyt wiele pamięci, aby przechowywać tyle danych, ile wymaga analityka. Co więcej, wymaga szybkich sieci, aby znaleźć dane, które nie są dostępne w pamięci. Naukowcy zajmujący się danymi sprawiają, że technologia chmury jest bezpieczniejsza, efektywna i błyskawiczna, więc firmy mogą na niej polegać bez skomplikowanych procesów.

4. Analityka X

X oznacza każde słowo, dla którego możemy wygenerować analitykę, takie jak tekst, wibracje, emocje, audio i wideo. Takie podejście doprowadzi do nowych i wartościowych transformacji i innowacji dla firm. Dzięki analityce X, można zbierać dane bez żadnej dźwigni ze strony organizacji. Wielu naukowców dokłada starań, aby zwiększyć tę dźwignię.
Postępy w AI i jej techniki dla chmury rozszerzają się i tworzą nowy wpływ na X Analytics. Możesz użyć różnych słów zamiast X, takich jak wideo lub audio. Takie podejście może pomóc w optymalizacji łańcucha, audio i analityce wideo do sterowania ruchem i zarządzania pogodą.

5. Osadzanie wykresów

Ponieważ dane się zmieniają, naukowcy używają technik nienadzorowanego uczenia maszynowego.
technik uczenia maszynowego bez nadzoru. Na przykład, używają tej techniki do redukcji zmiennych, grupowania i trenowania modeli. Zmieniające się dane obejmują:
– Aplikacje IoT
– Transakcje e-commerce
– Rekomendacje
Ponadto, identyfikują dane i usuwają szum dla dokładności. Osadzanie wykresów zyskuje trakcję do wykonywania licznych działań, takich jak podejścia PCA itp. Principle Component Analysis usuwa tło z wideo z łatwym procesem. Możesz zrozumieć podobieństwa i przewidzieć różne zdarzenia. Oto kilka zalet osadzania grafów:
– Granularna inżynieria cech
– Wsparcie dla macierzy
– Zmniejszony czas przygotowania danych

6. Explainability

Wdrażając statystycznie AI możesz wyeliminować przeszkody zakłócające rozwój Twojego biznesu. Kryzys Explainability jest poważną porażką dla firm. Kryzys ten wpływa na zaufanie konsumentów do firmy. Jednak explainability mogą zapewnić Ci mieszanki technik z systemami opartymi na regułach lub logice odpowiadające na potrzeby odbiorców. Poniżej znajdziesz kilka standardowych technik, z którymi możesz się spotkać w 2021 roku:
– Autotuning
– ONNX lub Open Neural Network Exchange
– Sieci neuronowe rekurencyjne
– Sieci Neuronowe Konwolucyjne

7. Dane użyteczne

W 2021 roku będzie można zaobserwować większy nacisk na actionable data. Możesz oznaczać brakujące połączenie pomiędzy big data a przyimkami biznesowymi. Dane nie są dostępne w jednym formacie, ustrukturyzowane i w dużych ilościach. Zamiast tego, trzeba zebrać dane z różnych źródeł i przeprowadzić analizę. Zachęca to firmy do zrozumienia narzędzi i aplikacji. W ten sposób firmy mogą wydobyć cenne dane z pomocą wglądu w dane. Pozwala to na podejmowanie lepszych decyzji, planowanie procesów biznesowych i poprawę działalności organizacji.

8. Ciągła inteligencja

Możesz zintegrować analitykę w czasie rzeczywistym, aby wykonywać swoje działania biznesowe i generować dane w czasie rzeczywistym. Narzędzie to pozwala na różne działania, takie jak wsparcie w podejmowaniu decyzji i automatyzacja procesu decyzyjnego. Ciągła inteligencja pomaga w zarządzaniu i optymalizacji decyzji oraz oferuje niesamowitą obsługę klienta.

Wnioski

W tym roku naukowcy zajmujący się danymi stawiają sobie za priorytet rozwój w tej dziedzinie i wdrażanie trendów w zakresie danych. Miejmy nadzieję, że rok 2021 będzie kamieniem milowym dla integracji metod AI i spektrum danych. Na przykład, pracują oni z wiedzą i bazą statystyczną, aby wdrożyć nowe postępy w organizacjach.
Naukowcy od niedawna rozumieją znaczenie gromadzenia i segmentacji danych. Pracują nad modelami uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby znaleźć nowe i innowacyjne metody gromadzenia danych. Dokładne dane pomogą zrozumieć rynek, śledzić interakcje w mediach społecznościowych, zarządzać kampaniami marketingowymi i kierować je do potencjalnych odbiorców demograficznych.