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尽管这听起来像是陈词滥调，但到 2024 年，数据将无处不在，而且还在不断扩大。 为了管理它，数据科学是一个前沿领域，它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识来提取有意义的见解。 这对于各行业的公司预测当前的数据科学趋势并做出更明智的业务决策非常有用。
在本文中，Binariks 将研究跨行业以及医疗保健、保险和银行等特定领域的数据科学技术的最新增长以及 2024 年的顶级数据科学趋势。
0、数据科学技术的增长
数据科学市场包括帮助公司分析大量数据的平台，正在经历快速增长。 事实上，到 2026 年，该市场预计将达到 3229 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 为 27.7%（来源）。
不断增长的需求在很大程度上推动了数据的增长，以推动跨行业的决策，以及数据科学的其他最新趋势。
- 到 2025 年，数据量将达到 181 ZB，远远超出普通消费者的想象（来源）。 从这个角度来看，2013 年创建的数据量仅为 9 ZB。 这解释了数据科学在管理不断增长的海量数据方面的关键作用。
- 大数据分析在各个领域得到广泛采用。 例如，56% 的医疗中心采用了预测分析，新加坡等一些国家的比例更高（92%）（来源）。
- 通过数据科学处理大量数据会带来许多挑战。 作为参考，43% 的 IT 经理认为当前的 IT 基础设施可能不足以处理未来的数据需求。 这表明对先进数据科学工具和技术的需求不断增长，以有效地处理和分析不断增长的数据量（来源）。
- 大约 87% 的公司增加了对数据的投资（来源）。 这表明数据科学是一个不容忽视的跨行业现象。
现在，让我们来看看定义 2024-2025 年及未来几年的顶级数据科学趋势。 Binariks 团队根据当前市场状况、不断发展的技术前景以及消费者的需求，精心挑选了在本文中展示的数据科学的九个最新趋势。
1、TinyML
TinyML 是指在传感器和 IoT（物联网）设备等微型低功耗设备上实现机器学习模型。 这种趋势对于边缘计算非常重要，因为边缘计算的数据处理发生在靠近数据生成的地方。 TinyML 是一种用户友好的方式，可以快速有效地处理数据。
2、预测性分析
想要利用数据驱动的见解来获得最大利益吗？ 预测分析是完美营销策略的最佳选择。 预测分析强调越来越多地使用机器学习和统计模型来根据历史数据预测未来结果。
对于那些想要预测市场趋势和潜在消费者行为的人来说，这是 2024 年采用的数据科学趋势。风险评估也从预测性分析中受益匪浅。
预测性分析在很大程度上依赖于大数据的可用性。 如今，我们拥有更高效的数据处理工具，能够以令人难以置信的速度处理大量数据，数据可视化工具和云计算也在不断发展。
3、自动机器学习
自动化机器学习（AutoML）是数据科学的新趋势之一。 AutoML 简化并自动化了应用机器学习模型的过程。 通过这种方式，非专家可以更容易地使用它并且更加高效，从而导致数据科学的民主化。
从本质上讲，AutoML 是 ML 加上自动化以及对现实生活问题的应用。 随着这种数据科学趋势，主要专业知识不是机器学习的专业人士可以使用机器学习。 基于机器学习的应用程序的开发很大程度上依赖于自动化机器学习。
4、云迁移
到 2025 年，没有任何数据存储工具比云更具可扩展性、灵活性和成本效益。 令人惊讶的是，数据迁移也非常经济实惠，因为无需投资额外的物理基础设施。
因此，大约 44% 的传统小型企业使用云基础设施或托管服务。 相比之下，小型科技公司的采用率更高，66% 的公司利用这些服务。 企业的采用率最高，达 74%，并且预计这一数字只会增长（来源）。
目前，云迁移市场是不容忽视的数据科学趋势之一。 目前价值 2,325.1 亿美元，预计复合年增长率为 28.24%，到 2029 年将达到 8,064.1 亿美元（来源）。
5、云原生
云原生解决方案专为云计算环境而设计。 它们用于开发打包在容器中的服务。 与云迁移是将数据迁移到云端不同，云原生技术是针对云环境而设计的。
其中的示例包括微服务、容器化和动态编排。 云原生技术是参与可扩展性并导致更快的开发和部署周期的数据科学趋势之一。 它们由 DevOps 技术管理。 云原生技术是数据科学中最流行的趋势之一，因为它们比构建本地基础设施更便宜。
6、增强消费者界面
这种数据科学趋势是指先进的数据驱动界面，通过个性化和交互性增强用户体验。 人工智能和机器学习都是创建增强消费者界面的重要工具。
此外，他们倾向于使用 IoT、VR 和 AR。 这些接口预计将改变我们购物和交互的方式，并在虚拟现实购物体验和脑机接口 (BCI) 等通信接口中具有潜在的应用。
增强消费者界面的一个例子是在线零售商店中的虚拟试衣间，顾客可以根据自己的身体尺寸和整体外观创建化身。
7、数据监管
到 2024 年，在线数据将如此之多，保护数据隐私将成为每个企业（无论是什么企业）的首要任务。 对于医疗保健和保险等数据敏感领域尤其如此。
2024 年，新公司需要关注几项新的数据监管法案，包括：
- 美国各州的隐私法包括蒙大拿州消费者数据隐私法、佛罗里达州数字权利法案、德克萨斯州数据隐私和安全法、俄勒冈州消费者隐私法和特拉华州个人数据隐私法。
- 2024年，加拿大将推出《消费者隐私保护法》（CPPA）、《个人信息和数据保护法庭法》以及《人工智能和数据法》（AIDA）。 您可以期望加强对个人数据的个人控制，并对这些行为的违规行为进行更严厉的处罚。
- 在欧盟，2024 年最终确定的电子隐私法规 (ePR) 将制定有关 Cookie 使用以及 WhatsApp 和 Facebook Messenger 等应用程序的法规。
- 2024 年，人们期待已久的独一无二的人工智能法案将会颁布，预计该法案将成为欧盟的一项通用立法，为不同类型的人工智能带来基于类别的方法。
- 数字服务法案 (DSA) 是一项即将出台的欧盟法规，定义了可以从数字平台中删除的合法内容和有害内容。
当然，新的立法法案将说服企业根据新立法审核其当前流程。
8、人工智能即服务（AIaaS）
人工智能即服务是数据科学行业的趋势之一，它允许你的公司无需大量投资即可实施 OpenAI GPT4 和 Google Bard 等新兴人工智能技术。 许多开放语言模型都向公众提供 API。 企业可以基于现有的语言模型创建学习框架和聊天机器人来满足他们的需求。
9、Python 的作用日益增强
Python 是数据分析的主要编程语言。 如果你在 2025 年从事数据科学方面的工程工作，那么现在就需要学习这门语言。 由于 Python 的多功能性以及可用于数据科学和机器学习的广泛库，Python 在数据科学中的作用不断增强。
流行的例子包括 Pandas 和 Scikit-learn。 Python 之所以有吸引力，是因为它也越来越多地应用于传统应用之外的各个领域，例如 3D 游戏开发和生物信息学。
10、哪些数据科学趋势将在各个行业广泛传播？
除了无可否认地统治大多数行业的数据科学未来趋势之外，一些趋势由于其特定的好处而比其他趋势更具行业特定性。 让我们重点关注 Binariks 拥有完美经验的领域的优势。
10.1 Medtech（医疗技术）
在医学上，最关键的是让专业人士从技术中受益，使其成为辅助他们决策的工具，让一切变得更加准确和快速。 然而，这是利益相关者需要维持的悬而未决的平衡，因为医生和护理人员不应过度依赖技术。
- 数据民主化
数据民主化是数据科学的新兴趋势之一，它明确迎合医疗技术，因为医疗机构拥有医疗和非医疗人员，他们必须接受有关技术进步的教育才能使一切正常运转。 知识渊博的医生和护士通过明智的决策来加强患者护理。
示例：飞利浦和西门子 Healthineers 等大型领先公司利用数据科学来改进诊断工具和患者护理。 塔塔咨询服务 (TCS) 等第三方公司帮助医疗公司获取医疗保健数据。
- 可解释的人工智能
XAI 是一种人工智能，人类可以对其输出进行智力监督。 与传统人工智能不同，XAI 有助于查明模型可能在哪里以及如何出错或存在偏差。 在医疗技术领域，这些类型的人工智能可以并且将会协助治疗和决策规划。 在诊断上花费更有效的时间意味着有更多的时间进行实际治疗，并为患者满意度和更好的结果提供空间。
示例：IBM Watson Health 在决策过程中使用 XAI。
10.2 保险
保险作为一个行业正在朝着更快地发现问题和自动化一些基本的人际互动的方向发展，以便专业人员可以专注于更全面的任务。
- 数据统一
整合各种来源的数据有助于保险公司更好地评估风险和处理索赔。 这也是迈向和解的一步。
示例：Progressive 和 Allstate 等公司使用数据统一来实现个性化保险费和欺诈检测。
- 图分析
图分析用于检测欺诈模式并了解客户网络以定制保险产品。
示例：大型金融机构使用图形分析进行欺诈检测和风险评估。
- 大型语言模型
LLM通过自动化交互和更有效地分析客户反馈来改变客户服务和索赔处理。他们还可以帮助进行欺诈检测和风险评估。
示例：大多数大型银行现在都使用大型语言模型，包括摩根大通和美国银行。
10.3 金融服务
数据科学的最新趋势主要集中在处理大量数据。
- 数据驱动的消费者体验
银行越来越多地使用人工智能来个性化银行体验。 例如，他们推荐金融产品或提供投资建议。
示例：富国银行和美国银行等银行在其专业知识中使用数据驱动的消费者体验。
- 对抗性机器学习
对抗性机器学习（AML）是人工智能中一个相对较新的领域，专注于机器学习系统的安全方面。 这在欺诈检测和算法交易等领域特别有用。
示例：摩根大通采用对抗性机器学习来保护其人工智能系统。
- 数据结构
数据结构是数据分析趋势之一，它是一种架构和一组服务，可在各种环境中提供一致的数据管理。 管理和分析大型、复杂的数据集对于银行获得实时洞察以更好地制定决策和风险管理至关重要。
示例：花旗银行或汇丰银行等大型银行使用不同来源的数据并将其集成到一个统一的平台中。 这些数据包括交易记录、客户互动和市场分析。
Binariks 提供基于最新数据分析趋势的数据科学服务，包括以下步骤：
- 商业分析
- AI解决方案项目规划
- 数据准备
- ML 建模和输出集成
- 质量保证、用户培训和支持
11、结束语
随着越来越多的数据被创建，数据科学的趋势将演变为关注能力和创新。 然而，帮助人们处理信息仍将是数据科学未来趋势的核心。 在整个 2020 年代，我们将研究改进的数据处理技术和增强的分析工具。 数据科学还需要人才来开发创新解决方案和数据分析趋势。
目前，本文涵盖的数据科学技术趋势清楚地表明，如果你的企业仅希望数据科学趋势或完善你的策略，则应采用哪些技术。 统计数据表明，任何公司都不能忽视数据，无论行业大小，无论公司大小。 像 Binariks 这样有能力的技术合作伙伴可以帮助你为公司整合正确的数据科学趋势。
原文链接：Top 9 Data Science Trends in 2024-2025
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