数据科学趋势在2019年

在谈到2019年要关注的主要数据科学趋势时，Kaggle的联合创始人兼首席执行官Anthony Goldbloom 预测，很快数据中心将被部门或特定业务的数据科学团队所取代。

正如2018年数据科学趋势中所讨论的那样，去年的主要趋势从2017年开始持续，因为大数据，人工智能，机器学习（ML），边缘计算，区块链和数字双胞胎的增长都得到了扩展。大数据和数据科学是2017年两个响亮的主题，被2018年的经常性主题淹没：“物理和数字世界的融合。”2019年，这个网格将继续成为企业的主流现实。

这是什么意思？

2019年将见证全球各地的企业实施和探索“物理和虚拟世界的融合”。

数据科学领域目前处于过渡模式，2019年可能为先进的数据技术奠定基础，以接管日常业务流程，提高效率和生产力，同时人类数据科学家应对更复杂的挑战。数据科学家的角色和责任将继续发展，“数据科学家”这一头衔对于这种不同的角色将变得过于局限

增加业务自动化不会导致数据科学家过时，因为智能工具将为人类专家提供更高的功能。数据科学家正在成为一名“彻底改造”的科学家，未来有足够的空闲时间来探索复杂的业务问题，而先进的技术将接管日常流程。

自动ML系统承诺将Predictive Analytics提升到一个新的水平，但也有陡峭的学习曲线。

Chatbots，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）将共同彻底改变产品和服务营销。支持AI的技术将通过交互式演示，实时模拟和自定义解决方案的可视化提供真正个性化的客户体验。

区块链将成为主流，涵盖从银行，金融到医疗保险等多个行业领域。区块链不仅承诺数据保护和欺诈检测，还承诺数据管理中的智能合同和自动化治理。

根据数据科学对业务分析的未来影响，数据科学家将在业务分析中发挥领导作用，通过未开发的路径引导连接的机器。增强分析将彻底改变预测智能。

现在，让我们看看上述趋势如何在2019 年展开

      智能数字网格

在计算机商业评论的文章“2019年值得关注的十大技术趋势”中，Gartner的副总裁David Cearley提出了以下即将到来的趋势：

从“独立”智能组件到设备，应用程序，流程和协同工作的连接网络的完全过渡-智能数字网格。

到2020年，公民数据科学家的迅速增长，超过实际数据科学家的增长至少五倍。

对数据科学工作角色的困惑

标题数据科学将如何在未来十年中发展？是从Quora借来的福布斯博客文章，这个问题最初出现了。Quora数据科学主管Eric Mayefsky提供了答案。

根据Mayefsy的说法，数据科学与产品管理之间的分歧正在逐渐消失，尽管限制性术语“数据科学家”并未反映出作为数据科学家的专家的实际工作角色。关于这个职位的范围存在很多困惑，导致今天工作场所的角色和职责各不相同。

数据科学的未来就业市场

在KDnuggets关于数据科学就业市场趋势的文章中，数据科学的未来市场指标目前是一把双刃剑。一方面，先进的技术和工具可能会消除对人类数据科学家的需求。另一方面，如果没有人类专家的帮助，主流商业用户将无法使用机器引导的解决方案。很明显，该领域正在发展，目前处于不断变化的状态，并将在明年继续发展，为该行业带来一些重大变化。

增加服务部门的机器人化

文章作为AI研究员，我在2019年看到数据科学趋势？解释了未来的人工智能地铁，机器人将通过无现金分配器准备和提供三明治。这个想法仍在测试中，但最早可能在2020年成为现实。

Edge Computing将在2019年获得Steam

虽然Edge Computing目前由传感器驱动，但Edge Computing很快将接管主流云系统。虽然大数据和云存储解决方案成本巨大，但Edge Computing可以将流数据存储在数据源附近，以进行实时分析。这种趋势将在2019年获得动力。

Edge Computing还为需要高端存储设备和昂贵的网络带宽的大数据分析提供了一种智能替代方案。2019年7大数据分析趋势提供了对Edge Computing的更深入理解。

这一趋势也将推动物联网分析，这可能会增加投资。工业物联网应该有助于降低运营成本，提高生产率，正如2019年需要关注的四项技术趋势所建议的那样。

AR和VR在2019年具有强劲的增长潜力

Gartner指出，AR和VR正在采用制造车间，以及跨行业的营销和消费者护理功能，这些技术成为主流趋势仅仅几个月。  

自动决策是否意味着令人尴尬的风险？

虽然2017年人工智能决策制定取得了重大进展，但像“通用数据保护条例”（GDPR）这样的治理法规在商业决策自动化限制方面留下了许多未解决的问题。2018年5月，GDPR强制要求质疑机器辅助结果中存在的“偏见”，例如法庭判决或消费者概况分析。全球各行业都将广泛感受到GDPR的影响。数据科学在网络安全中的作用讨论了这一科学领域如何致力于通过Advanced Analytics系统增强网络安全。

虽然大数据已经使数据科学突飞猛进，但先进的人工智能技术可能仍然需要解决许多后续的后勤障碍。2018年五大数据科学趋势 给出了企业自动决策的内幕消息。

2019年数据分析趋势

Gartner预测，到2019年，自动或半自动化工具将提供比人类数据科学家更多的分析。此外，增强分析将增强数据准备，提取洞察力和提供预测智能。事实上，自助服务BI的增长和繁荣取决于智能机器将提供比人类专家更优越，更可靠的分析解决方案的假设。自助分析世界是否需要数据科学家？讨论这件事。

数字营销将在2019年进行全面转型

       虽然数据营销不是严格的数据科学，但数字营销是数据科学的一个分支，是电子商务领域的一个推动力。2019年值得关注的六大数字营销趋势列出了2019年要关注的以下趋势：

趋势1：市场将严重依赖人工智能来跟踪和了解客户行为，这在社交和移动渠道中很明显。McAfee的内容营销副总裁Lisa Matherly表示，这种理解应该为个性化的客户体验创造更多机会。

趋势2： AR和VR一起将彻底改变营销和客户关怀，因为越来越多的企业在客户做出购买决策之前通过现场演示，模拟和虚拟服务体验来满足查询。例如，看看宜家的虚拟现实厨房。

趋势3：据Comscore称，到2020年，所有搜索查询中有50％将成为基于语音的。因此，基于语音的搜索工具供应商将会蓬勃发展。

趋势4：虽然2018年对自动化业务解决方案做出了承诺，但2019肯定会兑现这些承诺。许多企业将实施和试验Chatbots，VR，AR和自动化流程，以提高效率和提高客户满意度。

趋势5：视频将在吸引最大量的净流量方面占据主导地位。2015年“   华盛顿邮报”的  一篇文章声称，到2019年，视频将占所有互联网流量的80％-这一预测即将成为现实。Vlog已经接管了传统的博客。