隨著公司越來越多地尋求快速，高效，低成本和創新的方式來使用其擁有的大數據，人工智能(AI)和機器學習(ML)正經歷著巨大的增長。 為了有效地部署這些技術，公司團隊必須緊跟數據科學的最新趨勢。

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如今，"數據科學"一詞涵蓋了人工智能，機器學習，物聯網和深度學習等領域。 簡而言之，它是數據推理，算法計算和分析的組合，可幫助解決復雜的業務問題。 數據科學還幫助公司使用高級工具和技術來自動化與原始數據的提取，分析和表示有關的復雜業務流程。 隨著技術的飛速發展和超高速數據的生成，保持最新狀態并能夠預測未來趨勢至關重要。 以下是公司應準備應對的五種主要數據科學趨勢。 他們將在2020年及以后將業務提升到新的高度。

1.人工智能在商業中的加速

在過去的幾年中，人工智能已逐漸成為大小企業的主流技術，并且有各種跡象表明，這種趨勢將在未來幾年繼續發展。 今天，我們仍處于使用人工智能的早期階段，但是到2020年底，我們很可能會看到人工智能在科學和商業領域的更高級應用。 推動這種快速增長的是，人工智能使企業級公司能夠顯著提高其業務流程和運營的效率。 人工智能還為管理客戶和客戶數據帶來了巨大的進步。

對于一些財務和人力資源有限的公司而言，人工智能技術的部署仍將是一個挑戰，但是對于那些愿意投資的公司，使用人工智能，機器學習和其他技術開發的高級應用程序將獲得明顯的收益，這些技術將發生深刻的變化 我們的工作方式。

自動化機器學習是另一個趨勢，它將在未來幾個月內取得重大進展，因為它有助于通過改進數據管理來轉變數據科學。 這將推動對有抱負的數據科學家進行更專業的培訓，以幫助他們理解和努力實施深度學習。

2.物聯網的快速發展

根據專家的報告，到今年年底，對物聯網技術的投資預計將達到1萬億美元，這清楚地表明了智能和互聯設備的預期增長。 許多人已經開始使用應用程序和設備來控制家用電器，例如火爐，冰箱，空調和電視。 這些都是主流物聯網技術的示例，即使最終用戶不了解其背后的技術。 公司使用這些設備及其業務應用程序并開始對該技術進行更多投資只是時間問題。 最可能的進展將出現在制造業中，例如應用物聯網優化工廠車間。

3.大數據分析的發展

不可否認，有效的大數據分析可以幫助公司獲得重大的競爭優勢，并幫助公司實現其主要目標。 如今，公司使用不同的工具和技術來分析其大數據。 此外，我們看到越來越多的公司專注于找出某些時事背后的原因。 在這里，預測分析將發揮重要作用。 它可以幫助公司識別趨勢并預測未來可能發生的情況。 例如，使用預測分析可根據客戶的購買或瀏覽歷史來識別他們的興趣; 銷售和營銷專業人士可以分析這些模式，制定更有針對性的戰略，以吸引新客戶和提高現有客戶的保留率; 一些公司還根據社區需求使用預測模型進行庫存管理。

4.邊緣計算的興起

如今，傳感器極大地促進了邊緣計算的發展。 這種進步將繼續歸因于物聯網的發展，因為它將接管主流計算系統的增長。 這項技術為公司提供了將數據存儲在數據源附近并使用實時功能進行分析的機會。 邊緣計算還為需要高端存儲設備和更大網絡帶寬空間的大數據分析提供了有效的替代方法。 隨著收集數據的設備和傳感器數量成倍增長，越來越多的公司采用邊緣計算，因為它可以解決與帶寬，延遲和連接性有關的問題。 此外，邊緣計算和云技術的結合提供了一個同步的基礎架構，可以最大限度地減少和減輕與數據分析和管理相關的風險。

5.對數據科學安全專業人員的需求不斷增長

人工智能和機器學習的采用無疑將在IT和高科技行業中創造許多新角色。 因此，對數據科學安全專業人員的需求將很大。 商業市場上已經有許多精通人工智能，機器學習，數據科學和計算機科學的專家，但仍然需要能夠為客戶安全地分析和處理數據的專業數據安全專家。 要執行這些功能，數據安全科學家必須精通最新技術，例如Python和其他在數據科學和數據分析中最常用的語言。

數據科學是所有行業中發展最快的領域之一。 這就是采用這些技術的公司必須緊跟最新技術趨勢的原因。 以上五種數據科學趨勢無疑將在2020年占主導地位。掌握這些技術將有助于分析需要改進業務流程的地方，以便在部署這些技術時實現最大的增長和投資回報。