网 向 人联网 过渡。对人类行为交互和其他认知领域的高效分析将会增长并开始渗透到所有垂直行业。例如医院将越来越多地使用机器学习技术来预测疾病复发的概率。这将使他们能够在初次出院时准确地制定患者的再入院计划。缩小人才差距 很明显随着需求的扩大数据分析人才缺口将进步扩大。希望组织和学术机构能够合作培养技能和人才以满足对数据工程师的需求。
麦肯锡估计仅美国 年的劳动力短缺
就约为 万人这数字在全球范围内很容易翻番。年 月 开源分析平台 的创建者推出了 技能加速计划 这是门为期 个月的数据科学课程。据行业 希腊 Whatsapp 数据 估计数据科学家的薪水是程序员的两倍。科学公司之间的合作 企业将需要学习和部署传统和科学的模式匹配技术以及用于分析用例的人工智能。例如分析 中基因序列的技术被用于文本匹配算法以处理大量电子邮件。预计数据科学家与科学界之间的密。
切合作尤其是来自神经科学分子生物
学天体物理学粒子物理学和有机化学等学科的合作。例如图像处理广泛用于社交媒体上的 标记 而语音识别则用于 等应用程序。技术 企 大胆的数据 业将从本地平台迁移到云和混合环境。根据 调查财富 强企业中 的应用已经上云到 年底超过 的 应用也将迁移到云端。这导致对简单灵活且能够处理多个数据源的敏捷分析工具的需求增加。将继续流行因为它使我们能够以低得多的价格存储大量数据。
