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2020年数据科学发展趋势:人工智能、物联网与边缘计算

发布时间:2020-11-17 06:00:28来源:网络

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新技术的发展产生了大量的数据,这对我们管理数据的能力提出了更高的要求。数据科学就是在这种情况下诞生的,它包括人工智能、深度学习、物联网等主题。简单地说,我们可以把数据科学看作是数据收集、算法计算和数据分析的融合。

数据科学为我们提供了先进的工具和技术,帮助我们自动提取数据和呈现复杂的业务流程。因此,了解数据科学的发展趋势非常重要。以下是2020年数据科学领域的四大趋势介绍。

人工智能技术继续应用

近年来,人工智能已成为许多企业的主流技术,并将在未来几年蓬勃发展。虽然目前的人工智能技术还处于初步应用阶段,但在算法设计和人机交互方面仍有改进的空间,但到2020年,我们希望看到人工智能技术在各个领域的更先进应用,这些增长将主要来自用户数据处理水平的提高。

到2020年,机器学习和深度学习将成为人工智能领域的前沿,他们将完成数据管理工作,改变人们对数据科学的态度。随着模型训练水平的提高,这些技术将被应用到更多的领域来改善人们的工作方式。在此之前,我们还需要对这些算法进行更深入的研究。

物联网技术的快速发展

根据国际数据公司IDC最近发布的一份报告,到2020年年底,物联网技术的全球投资将达到1万亿美元,这清楚地表明了智能设备和互连技术的迅速发展。虽然我们现在主要控制家电等设备,但未来的互联技术将使这些机器形成一个具有自身功能的整体,并相对独立地完成指挥操作。

事实上,世界上使用最广泛的地方不是这些家用电器,而是我们手中的智能手机。物联网技术已经应用于许多手机的感知、识别和计算功能。手机与人之间的互动将更多地依赖这些先进技术,最终将把互联网和物联网紧密结合起来。

边缘计算成为上升趋势

边缘计算是指通过本地设备实现计算处理,而不是传输到云端,这样可以更快、更安全地完成操作命令,减少数据处理时间。随着物联网技术的发展,边缘计算将对主流云计算产生影响,使企业能够在数据源附近存储数据,进行实时分析。此外,它还可以解决大型数据分析对高端存储设备和高速网络传输的要求。

随着用于数据收集的数据量和传感器数量的增加,边缘计算得到了广泛的应用。当边缘计算与云计算相结合时,它消除了一些延迟和连接问题,并降低了数据分析和管理所涉及的风险。

对数据安全人员的需求增加

随着数据科学的发展,新的从业人员将诞生,数据安全人员将成为重要的角色之一。由于人工智能、物联网和边缘计算将依赖于数据处理,数据安全已成为一个不容忽视的问题。数据安全人员不仅需要专业的数据科学知识,还需要精通这些迅速变化的尖端技术。

虽然在数据科学领域有许多计算机专家和数据科学家,但数据安全仍将是未来的热门职业。鉴于对计算机技术和数据科学和技术的高要求,数据安全人员将成为风险管理的重要组成部分。

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