Область науки о данных постоянно развивается, и каждый год появляются новые тенденции и технологии. В этой статье мы рассмотрим десять основных тенденций в области науки о данных, о которых должен знать каждый в 2023 году. В статье будет представлен подробный анализ каждой тенденции, ее текущего состояния и потенциального влияния на отрасль.
Демократизация науки о данных
Традиционно наука о данных была специализированной областью, требующей значительных знаний и ресурсов. Однако в связи с растущим спросом на информацию, основанную на данных, наблюдается стремление сделать науку о данных более доступной для неспециалистов. Эта тенденция известна как демократизация науки о данных и включает в себя разработку инструментов и платформ, которые позволяют неспециалистам получать доступ к данным и анализировать их.
Дополненная аналитика
Расширенная аналитика — это форма ИИ, которая использует алгоритмы машинного обучения для автоматизации процесса анализа данных. Он разработан, чтобы помочь специалистам по данным и бизнес-аналитикам быстро выявлять закономерности и идеи в данных. Ожидается, что эта тенденция сохранится и в 2023 году, когда все больше компаний будут использовать расширенную аналитику для получения информации из своих данных.
Этический ИИ
Поскольку ИИ становится все более распространенным в различных отраслях, растет обеспокоенность по поводу этических последствий ИИ. Тенденция к этичному ИИ предполагает разработку прозрачных, объяснимых и беспристрастных систем ИИ. Ожидается, что эта тенденция сохранится и в 2023 году, когда предприятия и правительства сосредоточатся на этических последствиях ИИ.
Пограничные вычисления
Граничные вычисления — это модель распределенных вычислений, которая позволяет обрабатывать данные ближе к источнику, а не в централизованных центрах обработки данных. Ожидается, что эта тенденция станет все более популярной в 2023 году, поскольку она позволяет ускорить обработку данных и уменьшить объем данных, которые необходимо передавать по сети.
Объяснимый ИИ
Объяснимый ИИ — это форма ИИ, разработанная так, чтобы быть прозрачной и объяснимой. Он призван помочь пользователям понять, как системы ИИ принимают решения, что особенно важно в таких приложениях, как здравоохранение и финансы. Ожидается, что эта тенденция станет все более важной в 2023 году, поскольку потребность в прозрачности систем ИИ растет.
Обработка естественного языка (NLP)
Обработка естественного языка (NLP) — это ветвь ИИ, связанная с взаимодействием между компьютерами и человеческими языками. Он используется в таких приложениях, как языковой перевод, анализ настроений и чат-боты. Ожидается, что эта тенденция сохранится и в 2023 году, когда все больше компаний будут использовать НЛП для получения информации из текстовых данных.
Операции с данными
DataOps — это набор методов, сочетающих разработку данных, интеграцию данных и операции для повышения скорости и качества анализа данных. Он разработан, чтобы помочь предприятиям управлять всем жизненным циклом данных, от приема данных до аналитики. Ожидается, что эта тенденция станет все более популярной в 2023 году, поскольку компании ищут способы повысить эффективность своих процессов анализа данных.
Автоматизированное машинное обучение (AutoML)
Автоматизированное машинное обучение (AutoML) — это форма ИИ, предназначенная для автоматизации процесса создания и развертывания моделей машинного обучения. Он разработан, чтобы сделать машинное обучение более доступным для неспециалистов за счет автоматизации многих задач, связанных с созданием и развертыванием моделей. Ожидается, что эта тенденция станет все более важной в 2023 году, поскольку спрос на машинное обучение продолжает расти.
Совместимость
Совместимость — это способность различных систем и программного обеспечения беспрепятственно взаимодействовать и обмениваться данными. В области науки о данных функциональная совместимость имеет решающее значение, поскольку она позволяет обмениваться данными и анализировать их на разных платформах и системах. Ожидается, что эта тенденция станет все более важной в 2023 году, поскольку предприятия ищут способы интеграции данных из нескольких источников и систем.
Заключение
В заключение следует отметить, что область науки о данных постоянно развивается, и каждый год появляются новые тенденции и технологии. В первую десятку тенденций науки о данных на 2023 год входят демократизация науки о данных, расширенная аналитика, этический ИИ, граничные вычисления, объяснимый ИИ, обработка естественного языка, DataOps, автоматизированное машинное обучение, интероперабельность и квантовые вычисления. Эти тенденции могут произвести революцию в отрасли, сделав науку о данных более доступной для неспециалистов, повысив эффективность и скорость анализа данных и обеспечив этичное использование ИИ. Специалистам по науке о данных крайне важно быть в курсе этих тенденций, чтобы оставаться конкурентоспособными в этой области и удовлетворять растущий спрос на аналитические данные, основанные на данных.
Спасибо, что нашли время прочитать эту статью. Я надеюсь, что она предоставила вам ценную информацию. Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, пожалуйста, поделитесь ими в разделе комментариев ниже. Еще раз спасибо за чтение!
Первоначально опубликовано на https://www.linkedin.com.
