Data Science-trends die vorm kunnen geven aan 2022

Datawetenschap is de studie van verschillende velden die domeinkennis, programmeervaardigheden, machine learning-technieken, statistiek en wiskundige en statistische kennis combineert om nuttige informatie uit de gegevens te interpreteren en te extraheren.

Om taken uit te voeren waarvoor doorgaans menselijke intelligentie nodig is, gebruiken datawetenschappers tools en machine learning-algoritmen op gegevens in kunstmatige intelligentie (AI)-systemen. Deze systemen produceren inzichten over de data die analisten en bedrijven kunnen gebruiken om toekomstige strategische beslissingen te formuleren. Dit kan bedrijven helpen bij het verlagen van hun faalrisico.

Bedrijven worden zich steeds meer bewust van de waarde van datawetenschap, AI, machine learning en codeermogelijkheden. Omdat data nooit schoon is, besteden datawetenschappers veel tijd aan het verzamelen en opschonen ervan. Doorzettingsvermogen is echter van cruciaal belang in dit proces.

Bedrijven kunnen prestatiestatistieken bewaken, beheren en verzamelen met behulp van datawetenschap om de besluitvorming in de hele organisatie te verbeteren. Trendanalyse kan bedrijven helpen beslissen hoe ze klanten het beste kunnen betrekken, over het algemeen beter kunnen presteren en de verkoop kunnen verhogen.

Top datawetenschapstrends voor 2022 en daarna

Gegevens en analyses vormen de basis van de digitale revolutie en alle zakelijke besluitvorming. Het is niet verwonderlijk dat er in het moderne digitale tijdperk zoveel trends zijn voor zowel consumenten als dataproducenten.

De volgende zijn een paar top Trends in datawetenschap dat zal regeren in 2022:

• Schaalbare AI voor bedrijfsgroei

Programma’s voor kunstmatige intelligentie die binnenkort mogelijk al uw dagelijkse taken aankunnen. Het vermogen van uw marketingkracht om hun win-winstatus te verbeteren, meer terrein te bestrijken en uiteindelijk de omzet te verhogen, wordt verbeterd door minder tijd te besteden aan de kracht om minder winst te maken en meer tijd aan uw meer winstgevende categorieën.

Bezoekers kunnen de gegevens gebruiken om verbinding te maken met alle e-mailaccounts, internet, sociale mediaplatforms en mobiele telefoons voor volledige toegang tot alle kanalen. Tegenstanders kunnen inventief zijn en tegelijkertijd de activiteit verminderen dankzij praktische AI-tools voor voorspellende inhoud.

• Mensgerichte gegevensanalyse

Studenten leren omgaan met complexe datasets, in wezen informatiesystemen, en ontwikkelen expertise in gebruikersgerichte perspectieven, ethiek en beleid via de cursus Human-Centered Data Science (HCDS). Hoewel veel van de ontwikkelde datawetenschapsprogramma’s sterk gericht zijn op het onderwijzen van wiskunde en rekenen, zullen deze aandachtsgebieden ook een menselijke en gemeenschapsbrede focus combineren.

Studenten in deze concentratie zullen zich onderscheiden van de concurrentie in vergelijkingsprogramma’s en gloednieuw materiaal. Ze leren planningsconcepten en -strategieën, datastructuren, softwareprincipes en -processen, en systeemontwikkelingsmethodologieën en -technieken. Ze evalueren de sociale effecten van elke oplossing, van het ontwerp tot de implementatie.

Bovendien zullen studenten de fundamentele ideeën, theorieën, procedures en perspectieven begrijpen die worden gebruikt bij het ophalen en verwerken van gegevens. Ze zullen ook nieuwe technologie gebruiken terwijl deze zich ontwikkelt en observeren welke effecten deze ontwikkeling kan hebben op de samenleving.

• Verhoogde focus op gegevensbeheer

Gegevensorganisatie, toegankelijkheid, relevantie en beveiliging worden allemaal bepaald door wetten en systemen voor gegevensbeheer. Datamanagement bestaat uit verschillende taken en regels die door verschillende mensen worden uitgevoerd en gebruikt, in plaats van slechts één taak die wordt beheerd door één type medewerker.

Het scheiden van de silodata in een organisatie is het primaire doel van datamanagement. Een ander ding is om ervoor te zorgen dat de gegevens correct worden gebruikt om te voorkomen dat gegevensfouten in systemen worden ingevoerd en om mogelijk misbruik van gevoelige informatie en persoonlijke gegevens van klanten te stoppen.

De voordelen van data governance zijn onder meer een betere datakwaliteit, lagere kosten voor databeheer en een betere toegang tot de benodigde data voor datawetenschappers, andere analisten en zakelijke gebruikers, naast nauwkeurigere statistieken en strikte regels.

Een essentieel onderdeel van datawetenschap is datamanagement, waarmee gerichte data wordt gegarandeerd. Ten slotte kan gegevensbeheer de zakelijke besluitvorming verbeteren door managers betere informatie te geven. Dat zou idealiter resulteren in concurrerende winsten, hogere inkomsten en hogere winsten.

• De opkomst van voorspellende analyse

Het proces waarbij gegevens worden gebruikt om voorspellingen te doen, staat bekend als voorspellende analyses. Dit creëert een voorspellend model op basis van gegevens met behulp van statistische analyse, machine learning en analyse om toekomstige kwantitatieve mogelijkheden te bieden.

Een toekomstige waarde kan worden voorspeld, of de waarschijnlijkheid van toekomstige verliezen of winsten kan worden geschat met behulp van machine learning-technieken. Dit biedt een manier om te werken waarbij de beloning groter is dan het verspillen van tijd aan zinloze activiteiten. Het helpt bij het verminderen van verspilling, bespaart tijd, kosten en de kans op toekomstige verliezen.

Sinds zo lang geleden is voorspellende analyse in gebruik. Elk ander bedrijf kan voorspellende analyses toepassen om de omzet te verhogen en een voorsprong op rivalen te krijgen. Het kan een moeizaam proces zijn om zoveel gegevens te verzamelen en om te zetten in resultaten die kunnen worden gebruikt om een ​​doelpunt te winnen of te verliezen. Deze methode is sneller, goedkoper en eenvoudiger te gebruiken.

• Kleine gegevens – de toekomst van gegevenswetenschap

In situaties waar tijd en energie cruciaal zijn, is het idee van “small data” naar voren gekomen als een model om snelle, intelligente analyse van essentiële gegevens te bieden. Het wordt ook wel tuning genoemd.

In de afgelopen tien jaar is het onderzoeksveld op het gebied van transfer learning aanzienlijk gegroeid. TinyML is een algoritme voor machine learning dat is ontworpen om zo min mogelijk ruimte in te nemen. Deze kleine data-apparaten hebben een laag energieverbruik.

Om het te laten werken, moet een model eerst worden getraind met behulp van big data voordat het geleidelijk wordt toegepast op kleinere hoeveelheden data. Transfer learning, data labeling, kunstmatige datageneratie, Bayesiaanse methoden en versterkend leren zijn de vijf subcategorieën van kleine data.

Conclusie

Concluderend zal 2022 getuige zijn van een breed scala aan bedrijven en industrieën, van financiën tot gezondheidszorg, detailhandel tot productie, onroerend goed tot streamingplatforms die gebruikmaken van voorspellende analyses en datawetenschap om te profiteren van het identificeren van toekomstige waarden en klantgedrag, het creëren van betere producten en het aanbieden van top -notch-diensten om hun winstgevendheid te vergroten.