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編譯：iothome

今天，世界是由數據驅動的，隨著越來越多的數據被生成和管理，數據科學的未來似乎變得光明起來。到2020年底，平均每個人每秒將產生1.7 MB數據。大數據的規模是巨大的，它已經滲透到日常生活的方方面面。數據隱私也變得明朗醒目，同時消費者也越來越意識到自己的隱私權。公司現在正在明智地使用這一智能，以有效地接觸其客戶。

展望未來，大數據將在推動關鍵業務決策方面發揮重要作用。數據科學趨勢將定義現代醫療保健、金融、政府政策、企業管理、市場營銷、制造業和能源領域。這將導致各行業對熟練數據科學專業人員的需求增加。

在本文中，我們將列出一些數據科學的未來趨勢。

企業優先采用技術，導致數據科學工作崗位增加

在組織中，技術的重要性和采用率正在不斷上升，這就是IT職位數量和角色不斷增加的原因所在。根據美國勞工統計局的數據，在2016年至2026年之間，計算機和信息技術領域的就業機會將增加13%。這超過了所有其他職業的平均增長率，而數據科學職業機會的增長最為迅猛。

LinkedIn的一份分析報告顯示，自2012年以來，數據科學崗位的增長率超過了650%。不可否認，數據科學家已經成為全球最需要的工作之一。企業對大數據日益增長的需求推動了對數據科學家的高需求。

分析和商業智能解決方案已成為實現組織目標的最關鍵技術(根據2018年Gartner調查)。因此，在招聘新人才時，他們始終將數據技能列為最受歡迎的要素。

人工智能和機器學習將為未來鋪平道路

數據科學家需要與一系列新時代技術協同工作。數據科學家將遇到的最具影響力的技術是人工智能和機器學習。人工智能已經在改善企業功能和運營，并被認為是近期和長期的一個最有希望的趨勢。

在數據科學領域，人工智能正在使用自動化解決方案來搜索大型數據集，以獲取洞察力，從而做出更好的業務決策。根據德勤(Deloitte)的一項調查，有9%的組織認為人工智能(AI)正在幫助他們超越競爭對手。

這些新時代技術(如AI、機器學習和深度學習)的優勢及其應用的實施將引領數據科學的真正未來。機器學習有助于統計模型隨著時間推移開發能力并提高其性能。它還消除了遵循程序化指令的需要，并超越了基本自動化的限制，以提供更深入的業務洞察力。

物聯網的快速發展

預計到2020年底，物聯網投資將達到1萬億美元。這清楚地表明了智能和連網設備的預期增長。現有的用于控制家用電器的應用和設備是物聯網的主流示例，但是，這只是冰山一角而已，因為物聯網的范圍更加廣泛。即使用戶不了解他們所使用的智能解決方案背后的技術，但物聯網仍會在日常生活中發揮作用。Alexa、Cortana和Google Assistant等智能設備使我們能夠輕松地在家中自動執行任務。在不久的將來，企業將在數據科學應用中增加物聯網的使用，并在物聯網技術上進行更多投資。

大數據分析正在發展

企業的大多數主要目標將通過有效的大數據分析來實現，因為它可以為企業帶來巨大的競爭優勢。Python等各種工具和技術可用于分析大數據并從數據中得出有意義的見解和模式。

另外，越來越多的企業正著重于識別特定事件發生的時間和原因。這是預測分析發揮作用的地方，以確定當前趨勢并預測未來。

邊緣計算的興起

傳感器在很大程度上負責將邊緣計算推到前沿。這種進步將在物聯網的大部分領域繼續，并將接管主流計算系統。邊緣計算提供了將數據存儲在源附近，并進行實時分析的機會。

此外，大數據分析需要更大的網絡帶寬和高端存儲設備。邊緣計算為大數據分析提供了一個有效的替代方案。收集數據的設備數量呈指數級增長，因此，越來越多的組織采用邊緣計算來解決與帶寬、延遲和連接性相關的問題。

最后，將邊緣計算與云計算相結合將提供同步的基礎實施，從而降低與數據分析和管理相關的風險。