从数据应用案例出发，探索2024年及未来的数据科学转型
如今，数据科学已经取得了长足的进步！回顾数据科学的发展史，19世纪，人们使用基本统计模型收集、存储和处理数据。后来，当计算机进入万千家庭，数字时代正式到来，并由此产生了大量数据。互联网上数据的激增彻底改变了人们的通信方式。由于大数据管理的重要性，数据科学领域也得到了快速发展。PayScale预测，数据科学将成为未来人们就业的下一件重要大事，年薪从65美元到153美元不等。
什么是数据科学？
根据当今行业专家的说法，数据科学是支持业务开发、创新，并且与客户互动交流研发新产品的数据科学框架。通常，数据科学家会通过使用数据分析来发现新的见解。他们经常使用复杂的机器学习模型，通过查看历史模式来预测未来消费或市场行为。
数据科学是一个动态且快速发展的领域，需要不断适应新技术和数据源。它对医疗保健、金融、技术和零售等各个行业将产生重大影响，帮助企业做出明智的决策、提高效率并推动创新。
数据科学的未来前景？
如今，科技公司提供的平台将数据抽象到低代码或无代码环境中，并自动执行任务，这可能会消除数据科学家目前执行的大部分工作，降低他们工作的复杂性。
数据几乎在每个行业都有着重要的用途，因此数据科学领域有着光明的未来。数据科学家将通过帮助企业做出更明智的决策来帮助他们快速发展。
可以看到，在不同的企业中，对数据科学家都有着很大的需求。他们的职责包括收集、清理、评估和解释数据，以促进更明智的商业选择。数据科学家使用各种数据科学工具和技术（包括机器学习、统计和编程）从数据中提取见解。
对数据科学家的需求不断增长也推高了他们的收入。根据 Glassdoor 的数据，美国数据科学家的估计年薪为 126,200 美元。预计未来几年，数据科学就业市场将保持强劲增长，使其成为具有合适技能和经验的人的有益于职业选择。
数据科学趋势和在不同行业的应用案例
预测零售业中的客户行为：了解过去客户的消费习惯，才能了解未来的需求、愿望和支出。为此，数据科学家需要从过去的客户中收集数据，并利用数据来预测即将到来的客户需求。
金融欺诈检测：使用异常检测技术和机器学习算法，可以发现可疑模式并快速报告可能出现的欺诈活动。
预测制造中的设备故障：基于状态的维护 （CBM） 是预测工厂设备故障的有用策略。CBM 是一种维护方法，它不依赖于设定的使用情况或时间间隔，而是依赖于设备的真实状态。
预测医疗保健中的患者结果：预测模型经过训练，可以使用机器学习算法识别与不同患者结果相关的趋势和风险因素，使医疗保健提供者能够提供个性化的干预措施以改善健康结果。
预测交通运输中的交通模式： 交通部门使用数据科学来预测交通模式，可能涉及预测特定道路或高速公路上的交通模式，并发现瓶颈以帮助防止拥堵。
AI 即服务：通过开箱即用的 AI 解决方案为客户提供低成本和 AI 技术可扩展性的公司。OpenAI 最近宣布，公众将可以通过 API 访问其 transformer 语言模型 GPT-3。最新的趋势之一是 AIaaS，它提供最先进的模型即服务。
TinyML的增长： 机器学习正在使用 TinyML 的小型低功耗设备上实现。TinyML 设备可以在微控制器上运行，其功耗比消费类 CPU 或 GPU 低 1,000 倍。TinyML节省了大量成本，同时提供了机器学习的优势。
量子计算将如何影响数据科学工作？
数据分析：量子计算机可以比传统计算机更快地处理大量数据，这可以帮助数据科学家更有效地分析数据。
机器学习：量子计算机可以帮助构建机器学习模型，并为人工智能的快速发展做出贡献。
网络安全：随着量子计算的使用，通过提供更强大的数据加密服务和高级入侵检测系统，将增强网络安全和情报收集。
决策：量子计算将加速数据分析和决策过程等数据科学应用。
量子数据：量子数据任务包括量子数据预处理、特征提取和量子数据统计分析。
结论
数据科学开辟了强大的新途径，其众多上升趋势正在支持组织的成功。尽管未来几年对数据科学家的需求可能会持续增长，然而这些调整将迫使公司寻找具有高能力的数据科学家。因此，抓住机会，探索数据科学工作选择，让数据科学的未来展企业的无限技能。
原文标题：Data science transformations for 2024 and beyond
原文作者：Aileen Scott
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