2020 foi um ano desafiante para quase todos. Enquanto estava cheio de acontecimentos inesperados, permitiu a implementação de novos desenvolvimentos no mundo digital. O mundo assistiu ao surgimento de várias tendências tecnológicas à medida que as pessoas se adaptavam ao novo normal. Numerosas lojas de retalho conseguiram mudar para o comércio electrónico. Com plataformas populares de meios de comunicação social como o Facebook e a Instagram a tornarem-se centros de comércio electrónico, as empresas estavam abertas a novas e inovadoras oportunidades.
Para proporcionar uma melhor experiência tanto aos empregados como aos consumidores, as empresas começaram a utilizar a tecnologia de novas formas. Afinal de contas, uma pandemia mundial permitiu-lhes desenvolver uma compreensão do potencial e dos benefícios da tecnologia. Compreenderam porque é que a IA, a análise, os dados e a ciber-segurança são tecnologias essenciais para o crescimento das empresas.

O que é que se espera?

Muitas indústrias estão a perguntar-se como 2021 será diferente do seu predecessor. Considerando a situação actual, podemos dizer que 2021 iniciará uma nova era que se vangloria da incorporação de nuvens híbridas, confiança em máquinas inteligentes, adaptação à PNL à medida que os cientistas de dados se concentram na IA e no ML em 2021.
Numerosas oportunidades virão no nosso caminho em 2021. Por exemplo, diferenciação de algoritmos, IA, contentorização da análise, IA pragmática, privacidade diferencial, gestão de dados aumentada, análise quântica, e muitas mais. Ao considerar estas tendências da ciência dos dados de 2021, podemos dizer que os cientistas estão ansiosos por aprender sobre a análise avançada de dados e como esta pode melhorar ainda mais os diferentes campos.

Tendências da ciência dos dados de 2021

Abaixo, encontrará algumas tendências populares da ciência dos dados de 2021 para obter um avanço:

1. Inteligência de decisão

De acordo com os peritos de cientistas de dados, cerca de 33% das grandes organizações terão inteligência de decisão, tal como modelagem de decisão até 2023. A tecnologia de inteligência de decisão é capaz de executar uma vasta gama de tarefas e actividades através de técnicas de tomada de decisão. Esta tecnologia inclui aplicações tais como sistemas adaptativos complexos.
A tecnologia de inteligência de decisão inclui um quadro que combina tecnologias tradicionais e avançadas, tais como abordagem baseada em regras, aprendizagem de máquinas, e IA. Esta abordagem ajudá-lo-á a tomar decisões lógicas sem a necessidade de um programador ou de conhecimentos técnicos.

2. Processamento de Linguagem Natural

A popularidade do Processamento de Linguagem Natural foi como um subconjunto da IA. Ainda assim, com o tempo e a capacidade de rápida evolução, esta tecnologia expande-se, tornando-se uma necessidade para actividades e processos comerciais normais. A PNL ajuda a encontrar novos padrões e a estudar dados. Em 2021, pode esperar recuperar instantaneamente repositórios de dados maiores.
Será capaz de reunir informação de qualidade e conhecimentos relacionados com o negócio para melhorar o seu negócio. Poderá analisar como os seus clientes pensam sobre a sua marca, produto, ou serviço. Com programação em linguagem natural, poderá encontrar acesso à análise dos sentimentos.

3. Nuvem para Análise

Inicialmente, o principal objectivo da nuvem era a realização de actividades transaccionais. Não tinha características analíticas. A aplicação tradicional não tem muita memória para armazenar tantos dados como a analítica requer. Além disso, requer redes rápidas para encontrar dados que não estão disponíveis na memória. Os cientistas de dados estão a tornar a tecnologia da nuvem mais segura, eficaz e instantânea, para que as empresas possam contar com ela sem processos complexos.

4. X Analítica

X significa qualquer palavra para a qual possamos gerar análises como texto, vibração, emoção, áudio e vídeo. Esta abordagem conduzirá a novas e valiosas transformações e inovações para as empresas. Com X analíticos, é possível recolher dados sem qualquer influência da organização. Muitos cientistas estão a fazer esforços para aumentar este efeito de alavancagem.
Os avanços na IA e as suas técnicas para a nuvem estão a expandir-se e a criar um novo impacto na X Analytics. É possível utilizar várias palavras em vez de X, tais como vídeo ou áudio. Esta abordagem pode ajudar na optimização da cadeia, análise de áudio e vídeo para controlar o tráfego e a gestão do tempo.

5. Incorporação de gráficos

Como os dados estão a mudar, os cientistas de dados estão a utilizar máquinas sem supervisão
técnicas de aprendizagem. Por exemplo, utilizam esta técnica para reduzir variáveis, agrupar, e formar modelos. Os dados em mudança incluem:
– aplicações IoT
– Transacções de comércio electrónico
– Recomendações
Além disso, identificam os dados e removem o barulho para maior precisão. A incorporação de gráficos está a ganhar tracção para a realização de numerosas actividades, tais como abordagens PCA, etc. A Análise de Componentes de Princípio remove o fundo de um vídeo com um processo fácil. É possível compreender as semelhanças e prever diferentes eventos. Aqui estão algumas vantagens da incorporação de gráficos:
– Engenharia de características granulares
– Apoio matricial
– Diminuição do tempo de preparação dos dados

6. Explicabilidade

Pode eliminar os obstáculos que interferem no crescimento do seu negócio, implantando a IA estatisticamente. A crise de explicabilidade é um grande revés para as empresas. Esta crise afecta a fiabilidade dos consumidores para uma empresa. Contudo, a explicabilidade pode fornecer-lhe misturas de técnica com sistemas ou lógica baseados em regras para responder ao público. Abaixo encontrará algumas técnicas padrão que poderá experimentar em 2021:
– Auto-regulação
– ONNX ou troca de redes neurais abertas
– Redes Neuronais Recorrentes
– Redes Neuronais Convolucionais

7. Dados accionáveis

Em 2021, irá observar uma maior ênfase em dados accionáveis. Pode significar a ligação em falta entre grandes dados e preposições comerciais. Os dados não estão disponíveis num único formato, estruturados, e em grandes quantidades. Em vez disso, é necessário recolher dados de diferentes fontes e realizar uma análise. Isto encoraja as empresas a compreender as ferramentas e aplicações. Por conseguinte, as empresas podem extrair dados valiosos com a ajuda de dados úteis. Isto permite-lhe tomar melhores decisões, planear processos empresariais, e melhorar as actividades da organização.

8. Inteligência contínua

Pode integrar análises em tempo real para realizar as suas actividades comerciais e gerar dados em tempo real. Esta ferramenta permite várias actividades, tais como apoio à tomada de decisões e automatização da tomada de decisões. A inteligência contínua ajuda-o a gerir e optimizar as suas decisões e a oferecer um serviço ao cliente surpreendente.

Conclusão

Este ano, os cientistas de dados estão a dar prioridade ao avanço do campo e à implementação das tendências dos dados. Espera-se que 2021 seja um marco para a integração dos métodos de IA e do espectro de dados. Por exemplo, estão a trabalhar com conhecimento e uma base estatística para implementar novos avanços nas organizações.
Os cientistas compreendem recentemente a importância da recolha e segmentação de dados. Estão a trabalhar na aprendizagem de máquinas e modelos de inteligência artificial para encontrar métodos novos e inovadores de recolha de dados. Dados precisos ajudarão a compreender o mercado, a acompanhar as interacções dos meios de comunicação social, a gerir campanhas de marketing, e a visar um público potencial demográfico.