2025 年数据科学十大趋势

数据科学是一门研究领域，我们分析不同来源生成的数据以推断结论，以便企业能够做出更好的数据导向决策。这是一个更广泛的领域，包括预测分析、人工智能驱动的洞察、实时数据处理、大数据分析和边缘计算等子集。

数据科学是一种快速新兴的技术，几乎应用于所有领域，从医疗保健、金融、营销、制造到娱乐业。 LinkedIn 表示，全球有 650,000 个数据科学家、1,43,000 个人工智能专业人员和 5,61,000 个数据分析专业人员的活跃职位空缺。数据科学专业人员的薪酬在 7LPA 到 28LPA 之间，平均为 15.5LPA 印度卢比。随着时间的推移，对数据科学家的需求呈指数级增长。

考虑到所有这些事实和数据，人们想知道：未来几十年数据科学的潜力是什么？数据科学以及量子计算和云计算等其他尖端技术彻底改变了数据分析和处理的方式。

以下是 2025 年您应该了解的十大数据科学趋势：

生成式人工智能是一项正在成为头条新闻的技术。随着行业的进步，我们即将与机器人交谈，他们将通过理解问题的背景来做出回应。目前，我们有ChatGPT、DALL-E、Gemini 等Gen AI，它们可以做同样的事情。接下来，该行业不断致力于对话式人工智能、超个性化和智能自动化。

机器学习仍然是数据科学创新的基石。 AutoML 等技术可以简化机器学习模型、欺诈检测、预测建模和用于实时决策的实时 ML 模型的开发和部署，是该领域的一些趋势。此外，发展也更加注重使机器学习模型透明且易于访问。

边缘计算是一项新技术，可以在数据源附近进行计算，减少延迟并提供实时分析。这最大限度地减少了通过云发送数据的需要，从而保持用户的数据隐私完整并优化资源使用，从而减少能源消耗。

增强分析是一种涉及人工智能和机器学习的数据分析方法。它使人类能够在上下文级别与数据进行交互，从而使企业能够在不依赖数据专业人员的情况下与数据进行交互。它弥合了复杂数据分析和业务用户之间的差距，使所有人的分析民主化。

随着人工智能算法的兴起，明智地使用它们至关重要。在过去的几年里，人们对人工智能和机器学习技术的负责任的开发和部署提出了一些担忧。就像漫威电影中流行的谚语一样，“能力越大，责任越大”。维护数据治理、道德和隐私比以往任何时候都更加重要。

自然语言处理（NLP）是 GenAI 的基础。它是机器理解、处理和与人类语言进行交流的方式。 NLP 广泛用于创建能够理解和响应文本、图像和视频的转换器和大型语言模型 (LLM)。如今，多模式 NLP 和多语言 NLP 正在成为头条新闻，以创建先进和增强的虚拟助手和聊天机器人。

量子计算是目前与数据科学相结合的一项新技术。这将加速数据处理并提高模型的效率。基于量子计算的加密据说是最好的加密之一，可以确保数据安全。

超级自动化使用人工智能和机器学习算法来自动化、简化和优化复杂的工作流程。这可实现智能自动化、减少人为干预并提高运营效率。

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IoT，即物联网，广泛应用于医疗保健、制药和制造等行业。这些物联网充当实时监控设备，可以减少延迟并改善实时决策。如今，物联网在农业中用于测量土壤的水分含量，可以采取适当的措施来取得更好的结果。

大数据分析是主要的数据科学技术之一。假设您有一台拥有 10TB 存储空间的 PC。人们每天产生的数据量为 4.03 亿 TB。出现两个问题。海量数据可以存储在哪里，如何处理？大数据分析是所有这些问题的答案。它使用数据湖、数据网格和三角湖等新时代概念来高效存储数据并分配计算以高效处理数据。

TinyML 将机器学习引入存在资源限制的小型低功耗设备。它使跨行业的各种设备都可以使用机器学习。它使用低能耗，这符合绿色计算计划。

AutoML 允许用户在无需数据专业人员干预的情况下构建机器学习模型。它可以被称为低代码/无代码平台，弥合了业务专业人员和数据之间的差距。 AutoML 中需要收集数据。 AutoML 自动执行所有必要的计算和处理并提供输出。不涉及模型的预处理、训练或评估。

边缘智能是边缘计算和人工智能相结合而设计的，因而得名。在边缘计算中，设计了一个更靠近数据源的层，所有计算都在其中进行。将人工智能（AI）应用到边缘层被称为边缘智能。边缘智能的应用广泛应用于传感器、制造、控制器和联网车辆中。

自 2022 年推出 ChatGPT 以来，人工智能已成为决策的重要组成部分。负责任的人工智能专注于构建透明且公正的人工智能解决方案，用于改善社会。

云迁移重新定义了数据存储和分析的方式。这是将本地基础设施迁移到 AWS、Azure 或 GCP 等云平台的过程。其主要原因是可扩展性、灵活性和成本。大多数公司正在迁移到云，这就是为什么它是这样的趋势。

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以下是数据科学领域中您应该了解的新兴技术和工具的列表：

• 人工智能驱动的 BI 平台： ThoughtSpot、Tableau AI、Power BI 与 AI 集成。
• AutoML 平台： 谷歌 AutoML、Auto-SKLearn、Amazon Lex、Azure AutoML、H2O.ai
• MLOps 框架： MLflow、Kubeflow、Azure 机器学习和 Amazon SageMaker
• 大数据和分布式计算： Apache Spark 和 Hadoop
• 数据集成和 ETL 工具： Apache Airflow、Fivetran、Azure 数据工厂和 AWS Glue。
• 云原生数据平台： 雪花和数据块

采用这些数据科学趋势面临许多挑战。该领域仍在不断发展，以下列出了一些挑战：

• 数据质量和可用性： 数据质量差深深影响数据驱动的决策。数据越好，决策就越准确。此外，对敏感数据的访问使该过程进一步复杂化。
• 技术快速发展： 技术在不断发展。几年前，我们了解到 ChatGPT，它可以根据上下文生成答案。如今，人工智能可以创建图像和视频、理解上下文、替换图片、开发语音等等。一次有很多事情需要赶上，因此专注于单一技术或框架似乎很复杂。
• 技能差距： 随着技术的不断发展，人才库需要跟上最新的发展。技术和框架的快速进步已经超出了熟练专业人员的能力。
• 实施成本高： 考虑到实施成本和投资回报率，中小型企业决定是否实施这些新技术具有挑战性。
• 道德和监管变化： 自引入这些技术以来，多个政府都表达了对数据隐私和数据管理的担忧。 GDPR、CCPA 等众多政策已经实施。因此，在各种场景下遵守此类政策是一项任务。

跟上任何领域的新兴趋势都非常重要，这可以让您在行业中获得相当多的优势。下面列出了一些好处：

• 尽早采用最新技术可以带来公平的优势，并帮助组织超越竞争对手。
• 采用新技术可确保专业人员在这个快速发展的行业中发挥作用。
• 新技术打开了更多机会和创新之门。
• 使用先进的分析和技术可确保做出明智的决策。

结论

总的来说，这些是数据科学的一些最新趋势。数据的未来似乎是光明且不断发展的。我希望您喜欢阅读这篇文章，并且现在了解数据科学领域即将到来的趋势。

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