2020 年数据科学趋势

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传感器驱动的设备产生的数据呈指数增长，正在使数据科学和机器学习 (ML) 在全球业务分析解决方案中脱颖而出。随着国内需求的增加数据科学和 ML 技能，2020 年很可能见证该领域的几个新趋势。

根据 IDC：

“[I]如果我们的数字宇宙或总数据内容由平板电脑表示，那么到 2020 年，它们将一直延伸到月球六次以上。这相当于 44 泽字节的数据，或 44 万亿千兆字节。”

他们早在 2014 年就做出了这样的预测，这肯定已经成为现实。

迈向数据科学报告：

目前，每日数据输出超过 2.5 万亿字节。
在不久的将来，“地球上的每个人每秒都会产生 1.7 Mb 的数据。”
各种各样的数据科学角色将推动这些海量数据负载。
趋势一：2020 年数据科学角色的增长
IBM 预测，到 2020 年，对数据科学家的需求将增加 28%。另一份报告表示到 2020 年，数据科学的角色将扩大到包括机器学习 (ML) 和大数据技术技能——特别是考虑到云和物联网技术在全球企业中的迅速采用。

2020年，企业对自身的需求将增加内部数据科学家，而这些特殊的专家将被视为“所有业务解决方案的向导”。另一件需要注意的是，每年对数据科学职位的需求，其中包括数据工程师、数据分析师、数据开发人员和其他人，明年将达到 70 万大关。

这个数据天赋帖子解释了数据工程师和数据架构师等数据科学角色之间的差异。如果你刚刚进入数据科学领域，很多人都想探索在做出职业决定之前要问的 10 个问题.

IBM、Burning Glass Technologies 和商业高等教育论坛 (BHEF) 打造了一个“研究伙伴关系” 借助学术界和行业当前共享的可行见解，减少数据科学和业务分析中现有的技能差距。这些见解可以在Quant Crunch 中找到：对数据科学技能的需求如何扰乱就业市场。

未来的数据科学家：他们会做什么？讨论了数据科学角色逐渐演变为更多的合作者和促进者角色，而不是技术专家的角色。

趋势二：数据科学中的广泛自动化
作为一个分析洞察文章建议，题为“ 2020 年预测：自动化”的 Forrester 报告警告称，“超过 100 万个知识型工作岗位将被软件机器人、RPA、虚拟代理和聊天机器人以及基于机器学习的决策管理所取代。” 在另一份报告中，Forrester 警告说，未经训练的人使用自动化可能会导致潜在的危险。一种称为“超自动化”的现象，或多个 ML 应用程序和其他技术平台的令人不安的混合，可能会使大约 80% 的企业的数据技术生态系统不可持续。

趋势三：大数据在 AI-Ready 数据环境中的演变
大数据分析2019 年，当数据科学家与数据工程师和数据分析师合作，在业务分析平台上推动 AI 和 ML 算法的主流使用时，它在全球业务中获得了重大推动。数据科学任务的自动化在 2019 年是一件大事。到 2020 年，数据科学领域的自动化狂潮将继续，使数据科学家能够“创建自己的、接近生产就绪的数据管道”。随着数据源变得更加多样化和复杂化以及数据科学自动化的盛行，企业可能会在大数据分析方面经历更多的创新。

2020 年还将见证主要分析供应商推出具有更多自动化数据管理功能和优势的集成平台。2019 年数据科学趋势指出，尽管大数据“使数据科学突飞猛进”，但人工智能和相关数据技术现在面临着许多难以克服的后勤问题。

2020 年其他数据科学趋势
商业领袖可以使用跟随趋势确定他们的业务和数据技术优先事项；预计这些将在未来三到五年内对业务产生颠覆性影响：

增强分析：到 2020 年，主要业务分析供应商将在其解决方案中加入增强分析，以提供他们自己和竞争对手之间的市场差异化。云计算的快速采用以及物联网和连接设备的增长是增强分析的主要驱动力。许多商业客户可能更喜欢增强分析而不是传统分析，以减少人为错误和偏见。
自然语言处理 (NLP) 和会话分析：随着数据和分析共同推动当前的客户体验、人才管理系统、供应链或财务运营，NLP 和会话分析将在 2020 年补充增强分析。在NLP 在数据科学中的未来.

持续智能：从 2020 年开始，超过 50% 的新兴业务解决方案将“整合持续智能”，利用实时数据来指导业务决策。

数据管理自动化：随着数据的突然指数增长和熟练的数据技术专家的短缺，企业对自动化数据科学和业务分析平台的要求越来越高。2020年，超过 40% 由于机器学习在数据科学平台中的快速集成，数据科学任务将实现自动化。  

图数据库： 图数据库和图形处理将在“未来几年”加速使用，以实现自适应数据科学。图数据库能够存储结构化和非结构化数据，甚至是它们的组合。

数据结构：数据结构有助于构建数据的“业务上下文”，从而使用户能够理解数据的含义。从概念上讲，数据结构支持所有企业数据。数据结构还可以设计为通过混合数据集成方法提供“可重用的数据服务、管道、语义层或 API”。

自主事物：该技术表明使用具有高度自动化（支持人工智能）功能的物理设备来减少人为干预。在传统系统中，这些功能通常由人类执行。

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关键词：数据科学 Technologies Forrester Technolog burning