AI 日报

从数据应用案例出发,探索2024年及未来的数据科学转型

  • By 51ITO
  • Dec 19, 2023 - 2 min read



如今,数据科学已经取得了长足的进步!回顾数据科学的发展史,19世纪,人们使用基本统计模型收集、存储和处理数据。后来,当计算机进入万千家庭,数字时代正式到来,并由此产生了大量数据。互联网上数据的激增彻底改变了人们的通信方式。由于大数据管理的重要性,数据科学领域也得到了快速发展。PayScale预测,数据科学将成为未来人们就业的下一件重要大事,年薪从65美元到153美元不等。

什么是数据科学?

根据当今行业专家的说法,数据科学是支持业务开发、创新,并且与客户互动交流研发新产品的数据科学框架。通常,数据科学家会通过使用数据分析来发现新的见解。他们经常使用复杂的机器学习模型,通过查看历史模式来预测未来消费或市场行为。

数据科学是一个动态且快速发展的领域,需要不断适应新技术和数据源。它对医疗保健、金融、技术和零售等各个行业将产生重大影响,帮助企业做出明智的决策、提高效率并推动创新。

数据科学的未来前景?

如今,科技公司提供的平台将数据抽象到低代码或无代码环境中,并自动执行任务,这可能会消除数据科学家目前执行的大部分工作,降低他们工作的复杂性。

数据几乎在每个行业都有着重要的用途,因此数据科学领域有着光明的未来。数据科学家将通过帮助企业做出更明智的决策来帮助他们快速发展。

可以看到,在不同的企业中,对数据科学家都有着很大的需求。他们的职责包括收集、清理、评估和解释数据,以促进更明智的商业选择。数据科学家使用各种数据科学工具和技术(包括机器学习、统计和编程)从数据中提取见解。

对数据科学家的需求不断增长也推高了他们的收入。根据 Glassdoor 的数据,美国数据科学家的估计年薪为 126,200 美元。预计未来几年,数据科学就业市场将保持强劲增长,使其成为具有合适技能和经验的人的有益于职业选择。

数据科学趋势和在不同行业的应用案例

预测零售业中的客户行为:了解过去客户的消费习惯,才能了解未来的需求、愿望和支出。为此,数据科学家需要从过去的客户中收集数据,并利用数据来预测即将到来的客户需求。

金融欺诈检测:使用异常检测技术和机器学习算法,可以发现可疑模式并快速报告可能出现的欺诈活动。

预测制造中的设备故障:基于状态的维护 (CBM) 是预测工厂设备故障的有用策略。CBM 是一种维护方法,它不依赖于设定的使用情况或时间间隔,而是依赖于设备的真实状态。

预测医疗保健中的患者结果:预测模型经过训练,可以使用机器学习算法识别与不同患者结果相关的趋势和风险因素,使医疗保健提供者能够提供个性化的干预措施以改善健康结果。

预测交通运输中的交通模式: 交通部门使用数据科学来预测交通模式,可能涉及预测特定道路或高速公路上的交通模式,并发现瓶颈以帮助防止拥堵。

AI 即服务:通过开箱即用的 AI 解决方案为客户提供低成本和 AI 技术可扩展性的公司。OpenAI 最近宣布,公众将可以通过 API 访问其 transformer 语言模型 GPT-3。最新的趋势之一是 AIaaS,它提供最先进的模型即服务。

TinyML的增长: 机器学习正在使用 TinyML 的小型低功耗设备上实现。TinyML 设备可以在微控制器上运行,其功耗比消费类 CPU 或 GPU 低 1,000 倍。TinyML节省了大量成本,同时提供了机器学习的优势。

量子计算将如何影响数据科学工作?

数据分析:量子计算机可以比传统计算机更快地处理大量数据,这可以帮助数据科学家更有效地分析数据。

机器学习:量子计算机可以帮助构建机器学习模型,并为人工智能的快速发展做出贡献。

网络安全:随着量子计算的使用,通过提供更强大的数据加密服务和高级入侵检测系统,将增强网络安全和情报收集。

决策:量子计算将加速数据分析和决策过程等数据科学应用。

量子数据:量子数据任务包括量子数据预处理、特征提取和量子数据统计分析。

结论

数据科学开辟了强大的新途径,其众多上升趋势正在支持组织的成功。尽管未来几年对数据科学家的需求可能会持续增长,然而这些调整将迫使公司寻找具有高能力的数据科学家。因此,抓住机会,探索数据科学工作选择,让数据科学的未来展企业的无限技能。

原文标题:Data science transformations for 2024 and beyond
原文作者:Aileen Scott