新技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，對我們管理數(shù)據(jù)的能力提出了更高要求。數(shù)據(jù)科學就是在這樣的情景下誕生，它包括人工智能、深度學習和物聯(lián)網(wǎng)等各種主題內(nèi)容。簡單來說，我們可以將數(shù)據(jù)科學視為數(shù)據(jù)收集、算法計算和數(shù)據(jù)分析的融合。

數(shù)據(jù)科學為我們提供了先進的工具和技術(shù)，幫助我們自動提取數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)復雜的業(yè)務(wù)流程。因此，了解數(shù)據(jù)科學的發(fā)展趨勢至關(guān)重要，下面介紹2020年數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的四種發(fā)展趨勢。

人工智能技術(shù)繼續(xù)應(yīng)用

近年來人工智能已經(jīng)成為很多企業(yè)的主流技術(shù)，并將在未來幾年內(nèi)蓬勃發(fā)展。盡管我們現(xiàn)在的技術(shù)只處于初步應(yīng)用的階段，在算法設(shè)計和人機交互方面都存在改進空間，但是2020年我們有希望看到人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域內(nèi)的更高級應(yīng)用，這些增長將主要來自技術(shù)對用戶數(shù)據(jù)的加工處理水平的提高。

2020年，機器學習和深度學習將成為人工智能領(lǐng)域的發(fā)展前沿，它們將完成數(shù)據(jù)管理工作，轉(zhuǎn)變?nèi)藗儗?shù)據(jù)科學的態(tài)度。隨著模型訓練水平的提高，這些技術(shù)將會被用于更多領(lǐng)域，改善人們的工作方式。在此之前，我們?nèi)孕枰獙@些算法進行更深入的研究。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速增長

根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司IDC近日發(fā)布的報告，2020年底全球物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的投資將達到1萬億美元，這清楚地表明智能設(shè)備和互聯(lián)技術(shù)的快速增長。盡管現(xiàn)在我們還主要由自己控制家用電器等設(shè)備，但是未來的互聯(lián)技術(shù)會讓這些機器形成一個擁有自主功能的整體，并相對獨立地完成命令操作。

事實上，全球物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用最廣的地方不是這些家用電器，而是我們手中的智能手機。很多手機中的感知、識別與計算功能都已經(jīng)應(yīng)用了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。手機和人類之間的互動，將會更加依賴這些先進的技術(shù)，并最終將互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)兩者密切結(jié)合。

邊緣計算成為上升趨勢

邊緣計算指的是將計算處理通過本地設(shè)備實現(xiàn)，而不傳輸?shù)皆贫耍@樣做可以更加快速安全地完成運算命令，減少數(shù)據(jù)處理時間。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，邊緣計算將對主流的云計算產(chǎn)生沖擊，它們可以讓企業(yè)將數(shù)據(jù)儲存在數(shù)據(jù)源附近，以便開展實時分析。此外，它能夠解決大數(shù)據(jù)分析對高端存儲設(shè)備和高速網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)囊蟆?/p>

隨著數(shù)據(jù)數(shù)量的增加，用于數(shù)據(jù)收集的傳感器數(shù)量的增加，邊緣計算正在被更廣泛地應(yīng)用。當邊緣計算和云計算結(jié)合之后，它可以消除部分延遲和連接問題，并減少數(shù)據(jù)分析和管理中涉及的風險。

數(shù)據(jù)安全人員需求擴大

數(shù)據(jù)科學的發(fā)展將誕生新的從業(yè)人員，數(shù)據(jù)安全人員將是其中的重要角色。由于人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算都將依賴于處理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)安全問題就成為不可忽視的問題，數(shù)據(jù)安全人員既需要具備數(shù)據(jù)科學的專業(yè)知識，又要熟練了解這些日新月異的前沿技術(shù)。

盡管數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域有很多計算機專家和數(shù)據(jù)科學人員，但是數(shù)據(jù)安全工作仍將是未來搶手的職業(yè)。鑒于這份工作對計算機技術(shù)和數(shù)據(jù)科學技術(shù)的高要求，數(shù)據(jù)安全人員將成為風險管理的重要環(huán)節(jié)。