人工智能和机器学习正在经历巨大的增长，因为企业越来越多地寻求快速、高效、低成本和创新的方式来使用他们拥有的大数据。为了有效地部署这些技术，公司团队必须跟上数据科学的最新趋势。
现在的“数据科学”一词涵盖了人工智能、机器学习、物联网、深度学习等领域。简单来说，就是结合数据推断、算法计算、分析等技术，帮助解决复杂的商业问题。数据科学还帮助企业使用先进的工具和技术来自动化与提取、分析和呈现原始数据相关的复杂业务流程。随着技术的快速发展和数据生成的超高速，保持最新和预测未来趋势至关重要。以下是公司应该准备应对的五种数据科学趋势，这些趋势将在2020年及以后将其业务推向新的高度。
1.人工智能在商业中的加速发展
在过去的几年中，人工智能逐渐成为小型和大型企业的主流技术，并且有迹象表明，这种趋势将在未来几年内继续发展。今天，我们仍然处于使用人工智能的初级阶段，但到了2020年底，我们很可能会看到人工智能在科学和商业领域的更高级应用。推动这种快速增长的是人工智能使企业级公司能够显著提高其业务流程和运营的效率。人工智能在管理客户和客户数据方面也带来了巨大的进步。
对于一些财力和人力有限的企业来说，部署人工智能技术仍将是一个挑战，但对于那些愿意投资的企业来说，使用人工智能和机器学习等技术开发的高级应用将获得明显的回报，这些技术将深刻改变我们的工作方式。
自动化机器学习是另一个趋势，它将在未来几个月取得重大进展，因为它将通过改善数据管理来帮助改变数据科学。这将推动对有抱负的数据科学家进行更专业培训的需求，以帮助他们理解并努力实现深度学习。
2.物联网的快速发展
根据IDC的一份报告，到今年年底，物联网技术的投资预计将达到1万亿美元，这是智能和互联设备预期增长的一个明显迹象。许多人已经开始使用应用程序和设备来控制家用电器，如炉子、冰箱、空和电视。这些是主流物联网技术的例子，即使最终用户不知道它们背后的技术。企业使用这些设备及其业务应用程序并开始在这项技术上投入更多资金只是时间问题。最有可能取得进展的将是制造业，比如用物联网优化工厂车间。
3.大数据分析的发展
不可否认，有效的大数据分析可以帮助企业获得显著的竞争优势，帮助他们实现首要目标。如今，企业使用不同的工具和技术来分析其大数据。此外，我们看到越来越多的企业关心找出一些时事背后的原因。这就是预测分析发挥重要作用的地方。它帮助企业识别趋势并预测未来可能发生的事情。例如，根据顾客的购买或浏览历史，使用预测分析来帮助识别顾客的兴趣；而营销专业人员可以通过分析这些模型来制定更有针对性的策略来吸引新客户，提高现有客户的留存率；一些公司还根据社区的需求使用预测模型来管理库存。
4.边缘计算的兴起。
今天，传感器极大地促进了边缘计算的发展。在很大程度上，这种进步将继续归功于物联网的发展，因为它将接管主流计算系统的增长。这项技术为企业提供了在数据源附近存储数据并使用实时功能进行分析的机会。边缘计算也为高端存储设备和更大的网络带宽空之间的大数据分析提供了有效的替代方案。随着收集数据的设备和传感器数量呈指数级增长，越来越多的公司采用边缘计算，因为它可以解决与带宽、延迟和连接相关的问题。此外，边缘计算和云技术的结合提供了一个同步基础架构，可以最大限度地降低和减轻与数据分析和管理相关的风险。
5.对数据科学安全专业人员的需求正在增加。
人工智能和机器学习的采用无疑会在IT和高科技行业产生许多新的角色。所以数据科学安全专业人才的需求会很大。商业市场上已经有很多精通人工智能、机器学习、数据科学和计算机科学的专家，但仍然需要更专业的数据安全专家，能够安全地为客户分析和处理数据。为了执行这些功能，数据安全科学家必须精通最新的技术，例如Python和数据科学和数据分析中最常用的其他语言。
数据科学是所有行业中发展最快的领域之一。这就是为什么采用这些技术的企业必须跟上最新的技术趋势。上述五大数据科学趋势无疑将在2020年占据主导地位。掌握这些技术将有助于分析业务流程需要改进的地方，从而使这些技术的部署能够实现最大的增长和投资回报。
