如今，數據科學已經取得了長足的進步！回顧數據科學的發展史，19世紀，人們使用基本統計模型收集、存儲和處理數據。后來，當計算機進入萬千家庭，數字時代正式到來，并由此產生了大量數據。互聯網上數據的激增徹底改變了人們的通信方式。由于大數據管理的重要性，數據科學領域也得到了快速發展。PayScale預測，數據科學將成為未來人們就業的下一件重要大事，年薪從65美元到153美元不等。
什么是數據科學？
根據當今行業專家的說法，數據科學是支持業務開發、創新，并且與客戶互動交流研發新產品的數據科學框架。通常，數據科學家會通過使用數據分析來發現新的見解。他們經常使用復雜的機器學習模型，通過查看歷史模式來預測未來消費或市場行為。
數據科學是一個動態且快速發展的領域，需要不斷適應新技術和數據源。它對醫療保健、金融、技術和零售等各個行業將產生重大影響，幫助企業做出明智的決策、提高效率并推動創新。
數據科學的未來前景？
如今，科技公司提供的平臺將數據抽象到低代碼或無代碼環境中，并自動執行任務，這可能會消除數據科學家目前執行的大部分工作，降低他們工作的復雜性。
數據幾乎在每個行業都有著重要的用途，因此數據科學領域有著光明的未來。數據科學家將通過幫助企業做出更明智的決策來幫助他們快速發展。
可以看到，在不同的企業中，對數據科學家都有著很大的需求。他們的職責包括收集、清理、評估和解釋數據，以促進更明智的商業選擇。數據科學家使用各種數據科學工具和技術（包括機器學習、統計和編程）從數據中提取見解。
對數據科學家的需求不斷增長也推高了他們的收入。根據 Glassdoor 的數據，美國數據科學家的估計年薪為 126,200 美元。預計未來幾年，數據科學就業市場將保持強勁增長，使其成為具有合適技能和經驗的人的有益于職業選擇。
數據科學趨勢和在不同行業的應用案例
預測零售業中的客戶行為：了解過去客戶的消費習慣，才能了解未來的需求、愿望和支出。為此，數據科學家需要從過去的客戶中收集數據，并利用數據來預測即將到來的客戶需求。
金融欺詐檢測：使用異常檢測技術和機器學習算法，可以發現可疑模式并快速報告可能出現的欺詐活動。
預測制造中的設備故障：基于狀態的維護 （CBM） 是預測工廠設備故障的有用策略。CBM 是一種維護方法，它不依賴于設定的使用情況或時間間隔，而是依賴于設備的真實狀態。
預測醫療保健中的患者結果：預測模型經過訓練，可以使用機器學習算法識別與不同患者結果相關的趨勢和風險因素，使醫療保健提供者能夠提供個性化的干預措施以改善健康結果。
預測交通運輸中的交通模式： 交通部門使用數據科學來預測交通模式，可能涉及預測特定道路或高速公路上的交通模式，并發現瓶頸以幫助防止擁堵。
AI 即服務：通過開箱即用的 AI 解決方案為客戶提供低成本和 AI 技術可擴展性的公司。OpenAI 最近宣布，公眾將可以通過 API 訪問其 transformer 語言模型 GPT-3。最新的趨勢之一是 AIaaS，它提供最先進的模型即服務。
TinyML的增長： 機器學習正在使用 TinyML 的小型低功耗設備上實現。TinyML 設備可以在微控制器上運行，其功耗比消費類 CPU 或 GPU 低 1,000 倍。TinyML節省了大量成本，同時提供了機器學習的優勢。
量子計算將如何影響數據科學工作？
數據分析：量子計算機可以比傳統計算機更快地處理大量數據，這可以幫助數據科學家更有效地分析數據。
機器學習：量子計算機可以幫助構建機器學習模型，并為人工智能的快速發展做出貢獻。
網絡安全：隨著量子計算的使用，通過提供更強大的數據加密服務和高級入侵檢測系統，將增強網絡安全和情報收集。
決策：量子計算將加速數據分析和決策過程等數據科學應用。
量子數據：量子數據任務包括量子數據預處理、特征提取和量子數據統計分析。
結論
數據科學開辟了強大的新途徑，其眾多上升趨勢正在支持組織的成功。盡管未來幾年對數據科學家的需求可能會持續增長，然而這些調整將迫使公司尋找具有高能力的數據科學家。因此，抓住機會，探索數據科學工作選擇，讓數據科學的未來展企業的無限技能。
