隨著新技術的出現，企業的生產力和投資回報率都在提高。當今的趨勢包括數據分析、人工智能、大數據和數據科學。商業組織正在采用數據驅動模型來簡化流程，并根據數據分析得出的見解做出決策。 

前幾年疫情擾亂了全球各行各業，因此中小企業和大公司必須迅速適應。因此，數據分析和數據科學的投資增加了，幾乎每個組織都嚴重依賴數據。本文討論了數據 科學的最新趨勢、數據科學行業趨勢 以及數據分析的重要性。 

什么是數據科學？ 

數據科學是分析數據以提取有意義的見解的過程。提取這些見解的數據可以來自各種來源，包括數據庫、業務交易、傳感器等。因此，這是一個快速發展的領域，有很多工作機會。 

數據分析：概述

數據分析是分析原始數據以得出結論的過程。借助數據分析，企業可以優化績效、提高效率、最大化利潤或做出更具戰略性的決策。自動化數據分析技術和流程導致了用于原始數據的機械方法和算法的發展。  

 2024年及以后的頂級數據科學趨勢 

下面列出了2024年的一些頂級數據科學趨勢。這些是數據科學示例中的一些趨勢： 

1.  TinyML 和小數據 

大數據是一個術語，用來描述我們創建、收集和分析的數字數據的快速增長。我們用來處理數據的機器學習算法也相當龐大；這不僅僅是大數據。它有大約1750億個參數，是能夠模擬人類語言的最廣泛和最復雜的系統。它是數據 科學未來的趨勢之一。 

如果使用的是帶寬無限的基于云的系統，那么這可能沒問題，但這并不能涵蓋機器學習有用的所有用例。因此，“小數據”已發展成為在時間敏感、帶寬受限的情況下快速、認知地處理數據的一種手段。邊緣計算與這一概念有著密切的聯系。當試圖在緊急情況下避免交通碰撞時，自動駕駛汽車不能依賴集中式云服務器來發送和接收數據。  

TinyML算法旨在占用盡可能少的空間并在低功耗硬件上運行。2024年，從家用電器到可穿戴設備、汽車、農業機械和工業設備，各種嵌入式系統都將使用TinyML，從而使它們變得更好、更有價值。 

TinyML的應用： 

• 物體識別和分類 
• 手勢識別 
• 關鍵詞識別 
• 機器監控 
• 音頻檢測 

2.數據驅動的消費者體驗  

它構成了數據科學的新趨勢之一 。其理念是企業利用數據提供越來越有價值、值得或令人愉快的體驗。該軟件可以更加用戶友好，減少等待時間，在聯系客戶服務時可以在部門之間轉移，并減少電子商務中的摩擦和麻煩。 

隨著與企業的互動越來越數字化——從人工智能聊天機器人到亞馬遜的無收銀員便利店——這可以衡量和分析交易的各個方面，以找到改進流程或使其更愉快的方法。因此，企業已開始提供更加個性化的商品和服務。由于疫情，企業開始投資和創新在線零售技術，試圖取代實體購物的親身體驗。2024 年，許多數據科學家將專注于尋找新方法來利用這些客戶數據來創造更好、更獨特的客戶服務和體驗。 

3.融合  

在當今的數字世界中，人工智能、云計算、物聯網 (IoT) 和 5G 等超高速網絡是基石，而數據則是推動這一切發展的燃料。這些技術是數據 科學的最新趨勢。這些技術結合起來，所能實現的功能遠遠超過它們單獨所能實現的功能。 

現在可以利用人工智能創建智能家居、智能工廠和智能城市，使 物聯網 設備無需人工干預即可盡可能智能地運行。除了允許更驚人的數據傳輸速度外，5G和其他超高速網絡還將實現新型數據傳輸（例如超高速寬帶和移動視頻流）。

數據科學家使用 AI 算法來確保最佳傳輸速度、自動化數據中心環境控制和路由流量，因此他們在確保最佳數據傳輸速度方面發揮著重要作用。隨著這些變革性技術在 2024 年相交，將開展大量的數據科學工作，以確保它們相互補充。

4. 自動機器學習 

這是數據科學的當前趨勢之一。除了使數據科學民主化之外，AutoML還是一種導致機器學習“民主化”的趨勢。任何人都可以使用 autoML解決方案開發人員開發的工具和平臺創建基于ML的應用程序。該培訓旨在解決其領域中最緊迫的問題，但主要面向缺乏將AI應用于這些挑戰所需編碼技能的主題專家。

數據科學家通常要花費大量時間來清理和準備數據，這是重復而單調的任務。機器學習的基本理念是將這些任務自動化，但它已經發展到包括構建模型、算法和神經網絡。通過簡單、用戶友好的界面，讓機器學習的內部工作原理不為人知，任何有想要測試的問題的人都可以應用機器學習。

5. 基于云的人工智能和數據庫 

在一個地方收集、標記、清理、組織、格式化和分析如此龐大的數據量是一項復雜的任務。基于云的平臺作為解決此問題的方法正變得越來越流行。 數據科學和人工智能 行業將隨著云計算數據庫的出現而發生轉變。借助云計算，企業可以更高效、更有效地保護數據并管理任務。這是 數據科學的未來趨勢之一。

6. 數據可視化 

數據可視化是以圖形格式顯示信息的過程。數據可視化工具允許您使用圖表、圖形和地圖等視覺元素查看數據中的模式、趨勢和異常值。它還允許員工或企業主展示數據而不會讓非技術受眾感到困惑。它是 數據科學中的熱門話題之一。分析大量數據并做出數據驅動的決策需要數據可視化工具和技術。 

數據可視化工具的優點有： 

• 可視化關系和模式 
• 探索互動機會 
• 能夠輕松共享信息 

Tableau、Microsoft Power BI和Google data studio是一些數據可視化工具。

7.人工智能的可擴展性  

當今的企業融合了統計數據、系統架構、機器學習部署和數據挖掘。為了保持一致性，必須將這些組件組合成靈活、可擴展的模型，以處理大量數據。如果出于以下原因學習或了解可擴展人工智能，將會有所幫助。

可擴展AI的概念是指能夠以任務所需的速度、規模和復雜性運行的算法、數據模型和基礎架構。通過重復使用和重新組合功能以跨業務問題陳述進行擴展，可擴展性有助于解決優質數據的稀缺性和收集問題。

機器學習和人工智能的可擴展性開發需要建立數據管道、創建可擴展的系統架構、開發現代采購實踐、利用人工智能技術的快速創新以及創建和部署數據管道。使用支持云和網絡的邊緣設備以及集中式數據中心功能將人工智能應用于關鍵任務。

8.深度學習的出現

簡而言之，深度學習是一種機器學習技術，它通過示例訓練計算機像人類一樣思考和行動。從那時起，深度學習模型就通過超越人類的局限性和表現證明了其有效性。深度學習模型通常使用大量標記數據和多層神經網絡架構進行訓練。

9. 聚焦增強分析

增強分析也被譽為商業智能的未來，它采用機器學習/人工智能(ML/AI) 技術來自動化數據準備、洞察發現和共享、數據科學和 ML 模型開發、管理和部署。這對公司改善其產品和客戶體驗大有裨益。到2025年，全球增強分析市場規模預計將達到298.56億美元。預計2018年至2025年的復合年增長率為28.4%。

2024 年增強分析有哪些新功能？

今年，增強分析平臺將幫助企業充分利用社交組件。增強分析中交互式儀表板和可視化的使用將幫助利益相關者分享重要見解，并創建與公司使命相呼應的清晰敘述。

10. 更好的移動分析策略

移動分析僅用于測量和分析跨各種移動平臺網站和應用程序創建的數據。它可以幫助企業跟蹤用戶在移動網站和應用程序上的行為。這項技術將有助于促進企業的跨渠道營銷計劃，同時優化移動體驗并提高用戶參與度和保留率。

2024年移動分析有什么新變化？隨著全球手機用戶數量的不斷增加，人們將更加關注移動應用營銷和應用分析。目前，移動廣告在全球數字廣告中排名第一。這使得移動分析變得至關重要，因為如今企業可以跟蹤應用內流量、潛在的安全威脅以及客戶滿意度水平。

11.增強定制級別

通過獲取實時數據和客戶行為，我們能夠滿足每個客戶的特定需求。隨著客戶期望的飆升，公司必須全力以赴提供更加個性化、相關和卓越的客戶體驗。數據和人工智能的使用將使這一切成為可能。

2024 年用戶體驗有何新變化？

可以使用從轉化、頁面瀏覽量和其他用戶操作中獲取的數據輕松解釋用戶體驗。這些見解將幫助用戶體驗專業人員做出更好的決策，同時為用戶提供他們所需的確切信息。

12. 更好的網絡安全

2022年揭示了數據隱私和安全漏洞的嚴峻現實。今年預計將有超過240億臺設備連接到互聯網，企業將采取嚴格措施保護數據隱私并防止安全漏洞。行業專家認為，網絡安全與人工智能技術的結合將帶來有效的攻擊面覆蓋，其攻擊效果是傳統方法的20倍。

2024年網絡安全有哪些新動態？

由于數據的增長沒有停止的跡象，威脅的數量也將繼續出現。2024年，網絡安全專業人員必須做好準備，想出新的和改進的方法來保護數據。因此，將部署人工智能支持的網絡安全措施，以防止惡意軟件的惡意攻擊并確保更好的網絡安全。