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数据科学趋势在市场上很常见，并且对数据科学家有利。该行业的预测和趋势对于企业组织在全球技术市场上的繁荣至关重要。
为了在这一领域取得成功，数据科学家必须了解众多数据科学趋势。
本文将帮助定位和深入了解将主导来年的前五名数据科学趋势。
数据科学趋势在业界盛行，对数据科学家有利。该行业的预测和趋势对于企业在全球技术市场中蓬勃发展至关重要。数据科学和机器学习在商业和营销中很重要，因为它们提高了区域的增长率。
这 5 个数据科学趋势是什么?
数据科学家必须了解各种数据科学趋势才能在该行业取得成功。这些即将到来的发展将为该行业及其企业带来重大利益。本文将帮助大家找到并深入了解将主导未来一年的前 5 大数据科学趋势。
增强分析
我们对顶级数据科学趋势的第一个选择是增强分析。增强分析是一个重要的数据科学概念，并且日益流行。它通过利用机器学习算法和人工智能改变了数据分析的处理、制造和生成方式。增强分析工具现在很受欢迎，因为它们通过使用复杂的算法来实现对话分析，从而提供自动化的杂务和洞察解决方案。
增强分析工具提供自动化的杂务和洞察解决方案
此外，增强分析有助于数据科学平台和嵌入式分析的发展。这一趋势很可能在 2023 年或接下来的几年中经历各种发展，成为 BI 平台增长的重要角色。
数据即服务 (DAAS)
数据即服务 (DaaS) 是一种鼓励用户通过互联网使用和访问数字资产的技术。它基于云技术，自疫情爆发以来，DaaS 行业大幅增长，预计到 2023 年，它们的价值将达到 110 亿美元。DaaS 是提高企业效率的顶级数据科学概念。因此，它自然而然地在我们列出的 5 个数据科学趋势列表中占有一席之地。
该行业非常清楚数据为企业成功带来的好处，特别是在营销方面。以下是这一数据科学趋势的主要特征：
此数据流可按需提供，这使数据共享变得轻而易举。
使用起来非常方便和有利，因为没有特定的可访问性费用。
DaaS 用户可以接收高速数据并覆盖更大的区域。
由于资源的可用性和数据存储的可承受性，对 DaaS 的财务需求与日俱增。
大数据分析自动化
自动化在地球的转型中起着至关重要的作用。它引发了不同的企业改革，导致长期熟练。近年来，大数据分析的产业化提供了最好的自动化能力。
分析过程自动化 (APA) 通过为公司提供规范和预测能力以及其他见解来促进增长。企业通过获得具有高效产出和合理费用的质量而从中受益。
APA 主要是提高计算能力以做出更好的判断。数据分析自动化是一种理想的颠覆性力量。大数据分析可以显着促进有用数据的使用和生产。
一项调查发现，48% 的 CEO 认为数据分析至关重要。由于大数据分析的大量数据科学趋势，全球信息已开始每 17 个月翻一番。Apache Hadoop、SAP Business Intelligence Platform、IBM Analytics、Sisense 等是最著名的大数据分析软件。这就是大数据分析自动化出现在我们的 5 个数据科学趋势列表中的原因。
内存计算
内存计算也是将于 2023 年出现的最重要的数据科学和机器学习创新之一。它提供了众多技术解决方案，同时在数据和分析方面提供了各种好处。
内存计算为执行业务任务提供了非常有弹性和能力的大容量内存。
数据以前保存在集中式服务器上，但由于内存计算，大量数据现在可以存储在随机存取存储器 (RAM) 中。内存计算在几个方面都极具优势，并且有其自身的价值和意义。它为执行生动的业务任务和快速执行与业务相关的操作提供了非常有弹性和能力的海量内存。
数据治理
我们选择的 5 个数据科学趋势的最后一个条目是数据治理。数据治理在全球范围内管理数据访问。例如遵守通用数据保护条例 (GDPR) 的许多组织和企业都强调数据治理和管理消费者数据。
数据治理在提高消费者数据安全方面发挥了至关重要的作用。已实施一项新政策，以改善数据保护、数据管理和消费者分析。例如，美国加州消费者隐私法是该法规 (CCPA) 的名称。
数据治理在消费者数据安全中起着至关重要的作用!
所有这些政策结合起来，将企业提升到一个更高的水平。例如CCPA 对许多企业活动产生影响，并对个人消费者数据进行监管，它还确保了数据的安全性。
数据治理作为一个整体允许存在偏见，但它也有它的好处并且相对容易使用。许多企业利用数据治理来确保其下属有能力。CCPA 是新的，包含所有隐私法规;它于2020年获得批准。
结论
分析和数据正在帮助改变商业世界，来年数据科学中这 5 个趋势的重要性怎么强调都不为过。希望我们能够提供对该主题的一些见解。
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