【51CTO.com快譯】從2017年開始，大數據、人工智能、機器學習(ML)、邊緣計算、區塊鏈和數字技術等技術快速增長。在這一年里，大數據和數據科學成為被特別關注的主題。不過，這一主題在2018年很快就被淹沒了，因為2018年的主題變成了“物理和數字世界的嚙合”。

　　那么，在2019年將有哪些新的機遇和趨勢，讓我們來預測一下。

　　1、機器學習的趨勢

　　2019年，將是人們見證全球企業實施和探索物理世界與虛擬世界混合的一年，也是先進的數據技術取代常規業務流程以提高效率和生產力的一年。這一年，數據科學家的角色和責任將不斷演變，他們將會解決更復雜的問題和挑戰。增強的業務自動化不但不會導致數據科學家的過時，而且更多的智能工具將給數據科學家提供更高的能力。

　　未來，數據科學家將成為一名再創新的科學家，有足夠的時間探索復雜的業務問題，先進的技術將繼續接管常規流程。自動化的機器學習系統將把預測分析帶到下一個層次，但是會增加一些陡峭的學習曲線。

　　此外，聊天機器人和擴展現實將一起革新產品和服務營銷，所有支持人工智能的技術將通過交互式演示、實時模擬和定制解決方案的可視化為客戶提供真正個性化的體驗。

　　根據“數據科學對業務分析的未來影響”，數據科學家將在業務分析中發揮領導作用，他將引導機器通過各種未經探索的路徑，增強的分析將徹底改變智能預測。

　　2、人工智能的趨勢

　　雖然人工智能是2018年的熱門話題，且人工智能技術已經開始應用到某些領域，但是，我們離真正的人工智能仍然有很大的距離。

　　根據計算機先驅阿蘭圖靈的定義來看，真正的人工智能還不存在，而另一位紐約大學的心理學和神經科學教授加里·馬庫斯也認為，人們***的誤解是“我們非常接近人工智能”。因此，2019年甚至未來很長一段時間，人工智能仍是趨勢。

　　3、分析模型的趨勢

　　根據Rexer數據科學調查顯示，只有10-15%的公司會全面應用分析模型。另外，50%的公司只會經常應用分析模型，偶爾或很少成功應用分析模型的公司約有30-40%，一些企業的應用率甚至低于10%。

　　沒有應用分析模型就不會產生經濟價值，因此各個企業需要在2019年認真衡量和提高部署率。

　　4、數據科學的趨勢

　　通過KdNuggets的一些帖子可以發現，數據科學的未來市場指標是一把雙刃劍，因為先進的技術和工具將完成數據科學家的工作，而主流商業用戶將無法在人類專家的幫助下使用機器引導的解決方案。

　　5、數據分析趨勢

　　自助式商務智能的發展和繁榮取決于智能機器的能力，它將提供比人類專家更優越、更可靠的分析解決方案。

　　根據Gartner預測，到2019年自動化和半自動化工具將比人類數據科學家提供更多的分析能力，而增強的分析能力將進一步提高企業的洞察力，并提供預測性智能。

　　6、新技術將出現

　　隨著性能的提升，應用程序用在某些技術上將具有很強的誘惑力，不過當有更加新的技術出現后，性能仍然會再次困擾你。因此，2019年大數據從業者要在他們的創作中，盡可能保持靈活性和擴展性，以便于更好的使用新的技術。

　　總結：2019年，數據分析、人工智能、機器學習仍然是關注的重點，將會出現越來越強的各種新的算法。預計，數據科學采用自動化技術的能力將繼續加速，但仍然不會完全實現自動化。當然，雖然人工智能的技術進步是飛速的，但人工智能的炒作會增長得更快。此外，中國已經成為許多國家的公司在人工智能領域的主要參與者。

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