大數據技術(shù)的崛起
在過(guò)去一年，我們已經(jīng)見(jiàn)證了大數據技術(shù)驚人的成長(cháng)，但隨著(zhù)大數據技術(shù)在企業(yè)界中被廣泛接受，下一年留給大數據技術(shù)的預算會(huì )快速增加。大多數企業(yè)已經(jīng)確認需要在業(yè)務(wù)的數據方向上進(jìn)行改進(jìn)，這轉而會(huì )需要更多的數據科學(xué)家來(lái)處理企業(yè)需要檢索的大量額外數據。
如果你在追求一份數據科學(xué)領(lǐng)域的職業(yè)，那么有關(guān)大數據和數據框架的知識是必備的。你可以特別注意一下以下幾個(gè)平臺：Apache Hadoop， HDFS， Hbase， Spark， Storm， Solr 和 Kafka。
數據科學(xué)從業(yè)資格的變化
雖然 Elon Musk認為機器學(xué)習正在“召喚惡魔”，但是它仍將繼續發(fā)展。Amazon， Facebook 和 Google都在最近幾年加入到了人工智能的競賽中。在2017年，越來(lái)越多的企業(yè)會(huì )招募最頂尖的機器學(xué)習數據科學(xué)家。
但同時(shí)，工作崗位的競爭也變得更加激烈。在越來(lái)越多的大學(xué)將 AI 列入課程要求的背景下，從2017年開(kāi)始，機器學(xué)習會(huì )成為數據科學(xué)行業(yè)入門(mén)的必備條件。如果你想在競爭中取得先機，有不少的AI和機器學(xué)習的認證課程供你選擇。雖然有一些課程的價(jià)格達到1萬(wàn)美元，不過(guò)在 Coursera 或者 edX 上也有為數不少免費或低價(jià)的培訓課程。
如果你擁有很強的科技和編程能力，也能夠幫助你在數據科學(xué)領(lǐng)域獲得一席之地，尤其是 R 和 Python 語(yǔ)言。同時(shí)，SAS 和 MATLAB 的經(jīng)驗自然也是加分項。
而且，你需要能夠自如地使用關(guān)系型數據庫，所以SQL也是一項非常重要的技能。在2015年一項綜合了 3500 個(gè) Linkedin 招聘廣告的研究中，SQL被列為最重要的技能。另外，Hadoop， Python和 Java 也同樣流行。
物聯(lián)網(wǎng)和數據科學(xué)的融合
雖然存在一些關(guān)鍵的不同點(diǎn)，但是數據科學(xué)和物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)常被視為一個(gè)硬幣的兩面。數據科學(xué)家會(huì )更多地需要從設備中讀取實(shí)時(shí)數據，進(jìn)行復雜的分析或以此作出決策。在這樣的背景下，這兩個(gè)行業(yè)在明年將會(huì )有更深的融合。
在現實(shí)世界中，這一切是怎么實(shí)現的？ 想象一下這樣的情景：在不遠的將來(lái)，你不再需要鑰匙來(lái)打開(kāi)你家的大門(mén)。當你走向大門(mén)的時(shí)候，它會(huì )感知到你并且自動(dòng)為你打開(kāi)門(mén)鎖。當你離開(kāi)家的那一刻，智能家庭會(huì )關(guān)閉所有非必需的耗能設備，來(lái)為房主節省花費。
這樣的情景好像只能在星際迷航的“企業(yè)號”上才能見(jiàn)到，但是我們應該會(huì )在2017年就能看到雛形，因此，你需要確保你有足夠的技能參與到這樣的項目中去。
同 AI 一樣，為物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的數據科學(xué)會(huì )要求你可以自如地使用各種設備的 RIL（無(wú)線(xiàn)界面層），進(jìn)行邊緣數據處理，數據處理和深度學(xué)習。
數據科學(xué)驅動(dòng)的醫療保健行業(yè)
在改善流行病結果和預測病人行為方面，數據科學(xué)已經(jīng)證明了它的價(jià)值。
在2015年，數據科學(xué)家幫助預測了西尼羅河病毒在美國的進(jìn)一步爆發(fā)，準確率高達85％。
在2016年早些時(shí)候，一個(gè)科學(xué)家團隊開(kāi)發(fā)了一套可以預測蝙蝠攜帶埃博拉病毒幾率的模型。
在這樣的背景下，2017年內我們可以期待數據科學(xué)在醫療保健行業(yè)方面取得長(cháng)足的發(fā)展。
隨著(zhù)電子醫療保健檔案應用的崛起，可以為我們所用的數據量已經(jīng)達到了歷史最高水平。雖然大量的數據同時(shí)具有好處和不足，但在2017年，還有很多獲利機會(huì )留給那些嘗試解碼這些數據的科學(xué)家們。如果你正在尋求加入一個(gè)新興領(lǐng)域的話(huà)，數據科學(xué)是一個(gè)很好的機會(huì )。
筆者對未來(lái)醫療及物聯(lián)網(wǎng)都有涉獵和關(guān)注，我們也相信數據科學(xué)將會(huì )發(fā)揮重要的作用。
而在 2017 年，我們又會(huì )迎來(lái)怎樣的新變化呢？
天坦動(dòng)態(tài)