7 xu hướng khoa học dữ liệu hàng đầu cho năm 2023

Công nghệ và xu hướng thay đổi theo thời gian. Sự xuất hiện của công nghệ tiên tiến như khoa học dữ liệu đã dẫn đến những đổi mới phi thường trong vài năm qua. Dữ liệu lớn, phân tích dự đoán và AI được tích hợp với tất cả các doanh nghiệp hiện đại, làm cho khoa học dữ liệu trở thành một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất trong lĩnh vực công nghệ. Nó đã phá vỡ cách thức hoạt động của các doanh nghiệp hiện nay và cung cấp cái nhìn sâu sắc toàn diện về một lượng lớn dữ liệu trong một thời gian ngắn. Bài viết này sẽ đi sâu vào các xu hướng khoa học hiện đại có khả năng thống trị trong những năm tới.

Khoa học dữ liệu đã tạo ra cuộc cách mạng

1. Siêu tự động hóa

Theo tin tức khoa học dữ liệu mới nhất, điều này sẽ tiếp tục là một trong những xu hướng chủ đạo. Nó liên quan đến quá trình tự động hóa rộng rãi để cải thiện hiệu quả và năng suất của một doanh nghiệp. Cách tiếp cận tự động hóa các tương tác và quy trình CNTT, đồng thời làm cho quy trình từ đầu đến cuối trở nên thông minh hơn.

Nó tích hợp các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML) và tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) để tự động hóa các tác vụ. Tóm lại, siêu tự động hóa được xây dựng dựa trên tự động hóa, biến nó thành một quy trình do AI điều khiển với hiệu quả được cải thiện khi có nhiều dữ liệu hơn được cung cấp.

2. AutoML

Nó có nghĩa là học máy tự động và là một trong những xu hướng có nhu cầu cao. Mục tiêu của các nhà phát triển là thiết kế và phát triển các công cụ cũng như nền tảng cho phép mọi người tạo ứng dụng ML của họ. Nó làm giảm nỗ lực và thời gian của các nhà khoa học dữ liệu để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu.

Các công cụ AutoML nhằm mục đích tự động hóa các tác vụ liên quan đến làm sạch dữ liệu. AutoML là một trong những xu hướng có khả năng được tích hợp bởi hầu hết các doanh nghiệp vì nó giúp các nhà khoa học dữ liệu trực quan hóa dữ liệu, tự động hóa các mô hình thông minh và triển khai chúng. Do đó, quy trình này tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại của quá trình phát triển mô hình máy học.

3. Trải nghiệm khách hàng dựa trên dữ liệu

Đây là một xu hướng quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu được mong muốn của khách hàng và tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa. Điều này liên quan đến việc tích hợp các chatbot AI vào các công cụ phân tích cho phép phân tích mô hình mua hàng của khách hàng.

Trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu giúp giải mã lựa chọn của khách hàng và mang lại khả năng cá nhân hóa cao hơn trong các dịch vụ hoặc hàng hóa mà doanh nghiệp cung cấp. Nó cũng giúp doanh nghiệp hiểu được vị trí thị trường của hàng hóa hoặc dịch vụ của mình và thực hiện các sàng lọc cần thiết.

4. Phân tích dự đoán

Mọi người chọn lấy chứng chỉ khoa học dữ liệu nâng cao để nâng cấp nghề nghiệp của họ và tìm hiểu các công nghệ mới nổi như phân tích dự đoán. Thông tin chi tiết về dữ liệu chính xác cho thấy có bao nhiêu doanh nghiệp đã phát triển vượt bậc trong vài năm qua về việc thu hút khách hàng.

Phân tích dự đoán liên quan đến các công cụ dữ liệu dự đoán xu hướng trong tương lai và giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu. Chi nhánh liên quan đến các phân tích nâng cao đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử và hiện có. Nó liên quan đến nhiều công nghệ như mô hình thống kê, khai thác dữ liệu và học máy để phân tích dữ liệu.

5. Phân tích tăng cường

Đây là một lĩnh vực khoa học dữ liệu đang thịnh hành khác được nhiều doanh nghiệp kết hợp. Nó kết hợp trí tuệ nhân tạo, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tự động phân tích một lượng lớn dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực.

Công nghệ này giúp các công ty hoặc doanh nghiệp đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn, chính xác hơn với sự trợ giúp của các công cụ thông minh. Các công cụ được sử dụng để chuẩn bị, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Nó thường bao gồm ba thành phần chính đó là:

• Máy học (ML) sử dụng các thuật toán để tìm kiếm dữ liệu lịch sử, xác định các mẫu và tạo thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu. Nó liên tục tạo ra dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc mới.
• Công nghệ ngôn ngữ tự nhiên – Nó diễn giải ngôn ngữ của con người cho máy tính. Ngôn ngữ được dịch thành mã mà máy tính có thể hiểu được.
• Tự động hóa – Công nghệ này liên quan đến việc tự động hóa các tác vụ thủ công thông qua các mô hình ML. Điều này làm giảm thời gian và ngăn chặn sự lặp lại mà không làm giảm hiệu quả.

6. Tiny ML

AutoML đang là xu hướng thì Tiny ML cũng vậy, một trong những chủ đề khoa học dữ liệu đang thịnh hành. Nó liên quan đến việc thu hẹp mạng lưới dữ liệu mở rộng và học sâu để phù hợp với phần cứng. Nó bao gồm sự kết hợp của ML nhúng (máy học), thuật toán, phần cứng và phần mềm. Nó cho phép nhúng AI trên phần cứng và do đó giảm vấn đề tiêu thụ không gian thông qua AI được nhúng.

Tiny ML hỗ trợ mức độ tự động hóa nâng cao thông qua các chu kỳ lặp lại nhanh hơn và tăng cường phản hồi, đồng thời giúp tạo ra các thiết bị nhúng AI. Công nghệ này đã được sử dụng chủ yếu trong việc thiết kế các thiết bị y tế và thiết bị giám sát.

7. Di chuyển đám mây

Một công nghệ khoa học dữ liệu khác đang có xu hướng và tiếp tục phát triển là di chuyển trên đám mây. Nó liên quan đến quá trình chuyển các hoạt động kinh doanh kỹ thuật số lên đám mây. Nó chỉ đơn giản là chuyển dữ liệu, ứng dụng, v.v. sang cơ sở hạ tầng đám mây. Điều này làm giảm sự phức tạp của việc lưu trữ và cải thiện khả năng mở rộng kinh doanh.

Hầu hết các doanh nghiệp hoặc công ty CNTT đã triển khai di chuyển đám mây với dữ liệu được lưu trữ trên đám mây. Các doanh nghiệp đang hướng tới các dịch vụ đám mây để lưu trữ dữ liệu, xử lý và phân phối tổng thể.

Khoa học dữ liệu đã và đang tạo ra rất nhiều tác động lên mọi lĩnh vực, ngành nghề. Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn có sự chuẩn bị cho năm mới. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC’s Blog.

Nguồn tham khảo:

https://staragile.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp