Важнейшие тенденции в области науки о данных в новом десятилетии
Наука о данных - это дисциплина, позволяющая сделать данные полезными.
Нет абсолютно никаких сомнений в том, что за это десятилетие появилось множество инноваций в области искусственного интеллекта. Помимо искусственного интеллекта, мы наблюдаем значительный рост данных, генерируемых из тысяч источников. Тот факт, что миллионы устройств ответственны за этот огромный всплеск данных, подводит нас к теме их разумного использования.
Область науки о данных включает в себя множество научных инструментов, процессов, алгоритмов и систем извлечения знаний из структурированных и неструктурированных данных для выявления в них значимых закономерностей.
Наука о данных также приносит пользу интеллектуальному анализу данных и большим данным. Наука о данных, получившая широкое распространение в 2001 году, с тех пор развивается и считается одним из самых захватывающих карьерных путей всех времен.
Towards Data Science отчеты:
- В настоящее время ежедневный вывод данных составляет более 2,5 квинтиллионов байт.
- В ближайшем будущем «Каждую секунду для каждого человека на планете будет создаваться 1,7 МБ данных».
- Широкий спектр ролей в области Data Science будет управлять этими огромными объемами данных.
Тенденции в науке о данных
Благодаря разнообразию проблем с данными и требований появляется широкий спектр инновационных решений. Эти решения часто приносят с собой множество тенденций в области науки о данных, предоставляя предприятиям необходимую гибкость и предлагая им более глубокое понимание их данных. Некоторые из этих основных тенденций в области науки о данных кратко описаны ниже:
1. Графическая аналитика
Поскольку данные поступают со всех сторон, становится труднее анализировать.
Graph Analytics призван решить эту проблему, выступая в качестве гибкого, но мощного инструмента, который анализирует сложные точки данных и взаимосвязи с помощью графиков. Цель использования графиков - представить сложные данные абстрактно и в визуальном формате, который легче усвоить и который предлагает максимальное понимание. Графическая аналитика применяется во множестве областей, таких как:
- Фильтрация ботов в социальных сетях для уменьшения количества ложной информации
- Выявление мошенничества в банковской сфере
- Предупреждение финансовых преступлений
- Анализ электросетей и водоснабжения на предмет дефектов
2. Фабрика данных
Data Fabric - относительно новая тенденция, и по своей сути она инкапсулирует данные организации, собранные из огромного количества источников, таких как API, повторно используемые службы данных, конвейеры, семантические уровни, обеспечивающие трансформируемый доступ к данным.
Созданные для поддержки бизнес-контекста данных и хранения данных в понятной форме не только для пользователей, но и для приложений, Data Fabrics позволяют вам иметь масштабируемые данные при сохранении гибкости.
Таким образом вы получаете беспрецедентный доступ для обработки, управления, хранения и обмена данными по мере необходимости. Бизнес-аналитика и наука о данных в значительной степени полагаются на фабрики данных из-за их беспрепятственного и чистого доступа к огромным объемам данных.
3. Конфиденциальность данных по дизайну
Тенденция Конфиденциальность данных по дизайну включает более безопасный и проактивный подход к сбору и обработке пользовательских данных при обучении вашей модели машинного обучения на них.
Корпорациям нужны пользовательские данные для обучения своих моделей на реальных сценариях, и они собирают данные из различных источников, таких как шаблоны просмотра и устройства.
Идея федеративного обучения состоит в том, чтобы собрать как можно меньше данных, чтобы держать пользователя в курсе, также давая ему возможность отказаться и стереть все собранные данные в любое время.
Хотя данные могут поступать от огромной аудитории, по соображениям конфиденциальности необходимо гарантировать, что любой обратный инжиниринг исходных данных для идентификации пользователя невозможен.
4. Расширенная аналитика
Расширенная аналитика предназначена для получения более точной информации на основе имеющихся данных путем исключения любых неверных выводов или предвзятости в отношении оптимизированных решений. Добавляя Искусственный интеллект и машинное обучение, расширенная аналитика помогает пользователям планировать новую модель.
Благодаря уменьшению зависимости от специалистов по обработке данных и экспертов по машинному обучению, расширенная аналитика направлена на предоставление относительно лучшего понимания данных, чтобы помочь всему процессу бизнес-аналитики.
Это тонкое введение в искусственный интеллект и машинное обучение оказывает существенное влияние на традиционный процесс открытия инсайтов, автоматизируя многие аспекты науки о данных. Расширенная аналитика становится все более надежной в предоставлении более эффективных решений без каких-либо ошибок и предвзятости в анализе.
5. Python как фактический язык для науки о данных
Python - это абсолютный универсальный язык программирования, который считается хорошей отправной точкой, если вы хотите окунуться в мир искусственного интеллекта и науки о данных.
Благодаря поддерживающему онлайн-сообществу вы можете получить поддержку практически мгновенно, а интеграция с Python - лишь верхушка айсберга.
Удовольствие от написания кода на Python должно заключаться в том, чтобы видеть короткие, лаконичные, читаемые классы, которые выражают множество действий в небольшом объеме ясного кода, а не в пачках тривиального кода, который до смерти утомляет читателя.
- Гвидо ван Россум
Python поставляется со множеством интеграций для многочисленных языков программирования и библиотек, что делает его отличным вариантом, например, для быстрого создания прототипа решаемой проблемы или углубленного изучения большого наборы данных.
Некоторые из его самых популярных библиотек -
● TensorFlow для рабочих нагрузок машинного обучения и работы с наборами данных
● scikit-learn для обучения моделей машинного обучения.
● PyTorch для компьютерного зрения и обработки естественного языка
● Keras, как интерфейс кода для очень сложных математических вычислений и операций
● SparkMLlib, как и библиотека машинного обучения Apache Spark, упрощает машинное обучение для всех с помощью таких инструментов, как алгоритмы и утилиты
Курсы Python для начинающих -
6. Широкое распространение автоматизации в науке о данных
Время - важный компонент, и его нельзя тратить на выполнение повторяющихся задач.
По мере развития искусственного интеллекта возможности автоматизации также расширялись. Различные инновации в области автоматизации упрощают многие сложные задачи искусственного интеллекта.
Автоматизация в области Data Science уже упрощает большую часть процесса, если не все. Весь процесс Data Science включает выявление проблемы, сбор, обработку, исследование, анализ и передачу обработанной информации другим лицам.
7. Разговорная аналитика и обработка естественного языка
Обработка естественного языка и разговорная аналитика уже вызывают большой резонанс в цифровом мире, упрощая то, как мы взаимодействуем с машинами и ищем информацию в Интернете.
НЛП очень помогло нам перейти в эпоху, когда компьютеры и люди могут общаться на общем естественном языке, обеспечивая постоянный и свободный разговор между ними.
Приложения НЛП и диалоговых систем можно увидеть повсюду, например, чат-ботов и умных цифровых помощников. Было предсказано, что использование голосового поиска превзойдет более часто используемые текстовые поиски за очень короткое время.
8. Масштабная наука о данных в облаке
С тех пор появление искусственного интеллекта и количество данных, генерируемых с его помощью, резко возросло. Размер данных резко вырос с нескольких гигабайт до нескольких сотен по мере того, как компании расширяли свое присутствие в Интернете.
Эти возросшие требования к хранению и обработке данных привели к появлению Data Science для контролируемого и точного использования данных и подтолкнули организации, работающие в глобальном масштабе, к выбору облачных решений.
Различные поставщики облачных решений, такие как Google, Amazon, Microsoft, предлагают обширные варианты облачных вычислений, которые включают возможности облачного сервера корпоративного уровня, обеспечивающие высокую масштабируемость. и нулевое время простоя.
9. Снижение модельных предубеждений и дискриминации
Ни одна модель не является полностью защищенной от предубеждений, и они могут начать демонстрировать дискриминационное поведение на любом этапе из-за таких факторов, как отсутствие достаточных данных, историческая предвзятость и неправильные методы сбора данных. Предвзятость и дискриминация - обычная проблема моделей и новая тенденция. При своевременном обнаружении эти предубеждения можно уменьшить на трех этапах:
- Стадия предварительной обработки
- Стадия обработки
- Этап постобработки
Каждый этап имеет свой собственный набор корректирующих аспектов, включая алгоритмы и методы для оптимизации модели для обеспечения справедливости и повышения ее точности для устранения любой возможности предвзятости.
10. Вычисления в памяти
Вычисления в памяти - это развивающаяся тенденция, которая сильно отличается от того, как мы традиционно обрабатываем данные.
Вычисления в памяти обрабатывают данные, хранящиеся в базе данных в памяти, в отличие от традиционных методов с использованием жестких дисков и реляционных баз данных с языком запросов. Этот метод позволяет обрабатывать и запрашивать данные в режиме реального времени для мгновенного принятия решений и составления отчетов.
Поскольку память становится дешевле, а предприятия полагаются на результаты в реальном времени, вычисления в памяти позволяют им иметь приложения с более богатыми и интерактивными панелями мониторинга, которые могут снабжаться новыми данными и быть готовыми к отчетности почти мгновенно.
11. Блокчейн в данных и аналитике
Проще говоря, блокчейн - это набор неизменяемых данных с отметками времени, которыми управляет кластер компьютеров, а не какой-либо отдельный объект. Цепочка здесь относится к связи между каждым из этих блоков, связанных вместе с помощью криптографических алгоритмов.
Постепенно трансформируясь, подобно Data Science, Blockchain имеет решающее значение для ведения и проверки записей, в то время как Data Science работает над сбором и извлечением информации из данных. Наука о данных и блокчейн связаны, поскольку оба используют алгоритмы для управления различными сегментами своей обработки.
Заключение
По мере того, как предприятия начинают расти, они генерируют больше данных, и Data Science может помочь им проанализировать области, в которых они нуждаются. С некоторыми из примечательных тенденций в области науки о данных, упомянутых выше, некоторые начали рассматривать науку о данных как четвертую парадигму науки после эмпирической, теоретической и вычислительной. Быть в курсе новейших тенденций - это абсолютная необходимость для бизнеса, чтобы достичь максимальной эффективности и оставаться в авангарде конкуренции.
Дополнительные ресурсы -
Надеюсь, эта статья оказалась для вас полезной! Ниже приведены дополнительные ресурсы, если вы хотите узнать больше: -
На пути к науке о данных - Полный список тенденций в области ИИ на 2020 год
Business2community - 10 тенденций в области данных и аналитики, за которыми стоит следить в 2020 году
Analyticsindiamag - Тенденции работы специалистов по данным в ближайшие 5 лет
Codeit - Основные тенденции в аналитике данных 2020 года
Об авторе
Клэр Д.. является создателем контента и маркетологом в Digitalogy - торговой площадке для поиска поставщиков и индивидуального поиска партнеров, которая объединяет людей с предварительно отобранными и первоклассными разработчиками и дизайнерами на основе их конкретных потребностей по всему миру. Подключайтесь к Digitalogy в Linkedin, Twitter, Instagram.
