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数据科学未来发展的十大趋势

从人们意识到数据的重要性以来,数据科学技术逐渐成熟并且带来了出色的成果。2016年末,越来越多的企业都意识到大数据分析(Big Data),人工智能(AI)以及数据科学(Data Science)在商业运行中的重要性。伴随着学多小环境创业公司迅速蔓延到这个领域,甚至许多咨询公司都将研究和数据科学作为他们的重要竞争力。在如此强大的市场需求下,数据科学以及相关技术领域近几年来出现了各式各样的发展。我们也同时看到很多数据科学家在各个专业和学术领域的成长。

      从人们意识到数据的重要性以来,数据科学技术逐渐成熟并且带来了出色的成果。2016年末,越来越多的企业都意识到大数据分析(Big Data),人工智能(AI)以及数据科学(Data Science)在商业运行中的重要性。伴随着学多小环境创业公司迅速蔓延到这个领域,甚至许多咨询公司都将研究和数据科学作为他们的重要竞争力。在如此强大的市场需求下,数据科学以及相关技术领域近几年来出现了各式各样的发展。我们也同时看到很多数据科学家在各个专业和学术领域的成长。

      现在,就让我们一起来了解一下数据科学及相关技术在过去几年的演变,并且看看未来几年在数据科学领域会产生什么新的趋势:

数据科学(Data Science)

数据科学的理念首先在1997年初在一场叫做“统计=数据科学?”的讲座中被C.F.Jeff Wu教授提出。在2008年,DJ Patil和Jeff Hammerbacher 第一次用“数据科学家”(Data Scientists)这个词来描述他们的团队。 2010年见证了数据科学以及数据科学家的发展,因为公司企业开始在交易中应用到相关技术。

大数据分析(Big Data Analytics)

      数据分析的发展得益于大数据的发展。大数据这个概念的建立于“3V”(volume, velocity, and veracity )的理念。换句话说,在大数据时代中,最终要的三个变化就是“大量的,快速的,真实的“数据。 尽管在过去我们有足够的空间去储存大数据,但分析和处理这些数据的方法非常有限。

2004年,谷歌第一次发表了关于Google File System(GFS)的研究报告,用于储存和处理大数据。之后在2006年,Yahoo开发了第一个Hadoop的原型,接下来的事情大家都知道了:这个众所周知的开源软件成为了大数据分析的心脏。对于数据科学家来说,他们最重要的任务就是从大数据中获取自己所需要的讯息。因此,他们也需要在大数据分析的平台和工具中理解和执行机器学习的算法和数据科学技术。

云端和数据科学(Cloud and Data Science)

      云计算的出现极大的减少了设备,软件和平台的成本。同时,这也极大了减少了在大数据分析中的使用和维护成本。以云端为基础的数据科学和机器学习平台为数据科学家提供了一个理想的环境,这个环境可以用于获得云端中的数据,处理这些数据,最后在云端中分析它们。

物联网(Internet of Things)

      数据科学作为物联网的核心,让物体智能的同时从被连接的物体中获取信息(比如说感应器,促动器和机器)。就拿数据研究公司Gartner来说,他们拥有有210亿台被连接的物联网设备的信息资源,这一点对于Gartner数据科学家去了解物联网环境中的数据科学应用是非常重要的。

自然语言处理(Natural Language Processing)

      自然语言处理是理解人类语言的能力。这些所谓的“语言”可能是文字,演讲或视频。但是也正是因为自然语言没有任何的固定结构,因此储存和处理这些语言的中的数据就变的非常困难。NLP现在是一个非常火的话题,仍有很多目标还未达成,但是我们也可以看到市场上有非常多这方面的新技术正在不断的产生。

      自然语言生产(Natural Language Generation)

自然语言生产(NLG)可以将原始数据转变成任何不懂原始数据的顾客都可以明白的语言。NLG最简单的级别是将一些数据指向为句子。这是一个非常利基的领域。对于现在的数据科学家来说,这项技术的难点在于如何将NLG嵌入分析系统中去。

深度学习(Deep Learning)

      近几年来,深度学习已经是一个火热到不行的领域了。那么为什么和深度学习能够从其他的传统机器学习技术中脱颖而出呢?因为深度学习拥有可以学习复杂的非线性关系的能力。Tensorflow和H2O的深度学习包这两个开源项目为开发者们提供了一个很好的平台去实践深度学习算法。现在,越来越多的大型科技公司,比如Google和Snapchat甚至是国内的京东,都应用了Tensorflow。

加固学习(Reinforcement Learning)

      在这个学习方法中,一个系统会自动尝试去理解环境,通过互动反应学习,然后选择最佳的路径去完成目标。加固学习是基于一个反馈的学习方法。在这个系统中,学习者并不被告知该如何行动,但是一旦做了正确的决定将会获得回报。这个学习方法就像老师训练学生一样:当学生成绩出色的时候奖励他,反之惩罚他。这是一个非常有待开发的市场。你可以通过MIT 的Reinforcement Learning这本书了解更多有关加固学习的内容。

转换学习(Transfer Learning)

      同样,转换学习也是一个时下热门话题。在这个方法中,一个新的任务能够通过被转换成已学习过的旧任务来学习。这种学习方法对于在数据缺乏的领域中非常重要。举个例子,使用转换学习,我们可以在一个产品中开发一个情绪分析模型,这个产品可通过对于过去数据的大量的审查,并且利用这些知识去自动开发新的模型。你可以通过University of Wisconsin出版的 Transfer Learning了解这些知识。

在公众号后台回复“transfer”获取这本书的下载地址。

数据科学自动化(Data Science Automation)

      尽管看上去有点遥远,但是在不知不觉中数据科学自动化的创新已经开始了。根据业内专业人士的预估,数据科学自动化将会在一年之内有突破性的发展。我们现在处于已经开始处理个人数据科学模型自动化的阶段。从这里开始,我们需要转变一个更普遍更广泛的数据科学平台,使得所有模型自动化并且成为一体。

      在今年四月William Vorhies提出的一篇文章 Data Scientists Automated and Unemployed by 2025中,作者认为到2025年现在火热的数据分析行业很可能会被全自动的数据分析系统所取代。在未来,其他未知因素也可能会对新的数据科学家和数据技术职业产生威胁。因此,对于每一位数据科学家来说,在学好知识和算法基础的同时,也必须保持住对未来数据分析行业趋势的敏锐性和警惕性。

最后放上1张最近在数据科学圈子内很火的图片,一个优秀的数据科学家应该至少有这些能力,你都达标了?查看更多关于数据科学家的信息,请点击我们的近期热文“如何成为一名数据分析师:必备技能 TOP5“。


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