前11个数据科学趋势看在2023年|数字维迪雅

数据科学目前在高层,不同的技术和数据库领域的最新发展。管理这些数据可以乏味;然而,多个技术进步可以帮助利用大数据在许多方面。
数据科学仪器在这种大规模背后的管理和分析大量的数据;因此必须保持数据更新与现代科学趋势占据市场。
数据科学并不是单一的,它是多个域的组合物联网,人工智能,等等。这是一个混合不同的分析,算法计算,和杠杆技术,可用于解决多个实际问题。
这是一个积累的在这一领域的最新发展和应用程序来帮助你保持更新数据科学的最新发展趋势。

11 2023年数据科学趋势

1。的进化图分析

大规模数据生成在不同的方向,分析更加困难。
图形分析显示这里有前景的结果通过它的使用作为一个灵活的工具来使用图规模复杂关系和分析复杂的数据点。
背后的主要动机的使用容易表示和复杂数据的抽象表示。
以最大的见解,这种技术现在是数据科学的最新趋势之一,解决多个应用程序,如:

• 金融业的欺诈行为的识别
• 发现缺陷通过分析电力和水的网格
• 多个领域的自然语言处理(NLP)
• 减少和预防金融犯罪

2。进化和边缘的计算

目前,边缘计算使用传感器来分析和处理信息的身体附近地区。通过物联网的快速发展,这一技术可能会取代主流的云。
通过最新数据科学的趋势,企业可以很容易地存储流数据接近他们的来源进行实时数据分析。
在未来,它可能是一个更好的选择比大数据分析,这是相当昂贵的高端设备的要求。
与越来越多的传感器,人们转向这项技术解决连接性和延迟问题。这可以结合云管理提供一个同步的结构。

3所示。通过数据分析和可视化的故事

另一个除了数据科学趋势是数据可视化、数据表示通过图形工具,如地图、图表,图表等。
一旦处理分析,通过模式,这有助于理解结果离群值,重复的趋势。这将是更容易理解困难的概念和识别隐藏的模式通过可视化表示的数据。
一个可以不断改变他们所看到和理解通过交互式数据可视化处理。
许多企业和公司现在他们的数据迁移到云的,导致需要激增集成平台和所需要的工具。
因此,更多的员工可以使用数据分析可视化数据的单一版本上可用的云。

4所示。增加内存计算

内存计算是完全不同于我们处理数据的方式,而且是在高处。
与传统的方法通过使用关系数据库和硬盘,这种方法使用一个内存中的数据库进行计算。
通过中间件软件,并行处理是可行的,强大的RAM在集群不同的电脑。在这里,实时处理,提供更好的和即时报告和决策。
内存越来越便宜,和企业期待实时分析和结果。
这种计算使他们能够有一个立即可用,富裕,和更多的信息为最新可视化指示板,可以即时决定。

5。物联网产业的快速成长和发展

正在成为一个普遍的概念,大多数的设备在我们的家庭将可以通过智能手机访问,可能随着物联网的兴起。
智能设备像微软Cortana和谷歌家庭自动化的常规设备。这有助于家庭收集大量的数据,除了意味着和指导方针以适当的方式进行分析。
目前,业界主要关注创建新设备更好的收集、分析和处理的数据。

6。数据分析周围的规章制度

一个主要的影响数据科学趋势是增加法律控制捕获,使用,和分析的数据。最近,GDPR的最新发展(通用数据保护监管)引发了管理数据的重要性。
现在强制公司理解和遵循这些规则,此外,研究影响当前和未来的业务。
当使用完全,这些法律将大大影响数据处理,分析和处理。这将为数据的科学家们为平滑操作有足够的法律知识。

7所示。增强用户体验

用户体验是最重要的。通过一系列的子域,数据科学已经彻底改变了我们所知的用户体验。
科学家必须确定最佳的策略和方法,可以采用给用户一个伟大的经验。多个应用程序使用这个多年来;棒状的适当的UI / UX设计时,将导致最终的用户体验。
通过自然语言处理(NLP),消费者可以问关于业务的问题。数据发现了我容易数据和额外的见解和顺畅的流程。
聊天机器人给了用户一个方式来表达他们的想法和邮政查询,给企业一种有效的指南的统治。
实时系统更容易做生意,考虑到指示板,可以生成所有可行的信息。

8。Python作为数据科学的语言

Python是一种最通用的和流行的语言,解决方案旨在解决各种电脑应用程序。如果你是一个科学或数据人工智能爱好者,这只是对你的语言。
Python有一个巨大的在线社区可以伸出的支持,和关于不同的集成库和语言使它立即选择任何项目。
简单的语法,除了简单的统计和分析可视化,使其数据科学的必要性。
一些优势使它这样一个伟大的选择如下:

• 采用的OOP概念的一些帮助在处理大型数据集。
• 它是高度可读的,允许程序员节省他们的时间只有几行代码。
• 它可以作为一个耦合应用语言和快速应用程序开发。

9。迁移的数据

在数据科学、未来趋势还包括大部分数据的迁移到云上。一路飙升的数据量在过去的几年里,由于人工智能和数据科学的出现。
这导致增加要求存储和快速处理的数据,从而为云解决方案利用铺平了道路数据更精确地控制。
有多个公司,如谷歌、IBM、微软、亚马逊提供巨大的云计算服务企业的水平。高上限可伸缩性和低停机时间,他们期待向消费者提供高质量的云服务器服务。

10。区块链作为数据分析的一部分

这些技术都是积分数据科学的未来趋势和正在塑造一个不同的未来通过多个应用程序。
区块链主要是一个数字记录的数据存储和管理的集群节点,不受一个单一的实体。链式网络上连接不同的块,安全与加密算法的帮助。
数据科学围绕获得有价值的见解分析的数据来做出更好的决策,区块链主要侧重于数据的存储和验证。这些技术采用一些算法来解决不同的应用程序。

11。黑暗的数据迁移到云上

这是被人收购的数据和组织;然而,它并没有使用任何派生的见解。
根据IBM,超过80%的所有的数据都是黑暗,如果了,它可以是卓有成效的。在未来几年,它告诉这尚未开发的数据将很快通过迁移到云上。
科学技术不断发展的数据,这将有利于企业,帮助他们获得更好的见解。

总结!

随着时间的推移,企业将发展和生成更多的数据。数据科学将有助于分析和管理产生的一切。

这是并不是所有的;在数据科学、未来趋势更大的承诺,下一个更好的未来。你也可以推测,数据科学将是第四范式的科学,由于其需要更高的效率和有前景的结果。

参加一个数据科学课程将帮助您学习和使用数据科学趋势数据科学专家。