После пандемии Covid-19 цифровой мир быстро вырос. Это изменение побудило организации изменить свою бизнес-модель и адаптироваться к оцифровке, использовать возможности создания ценности для улучшения и исправления своей практики.
Но почему это так?
Данные теперь стали центром успеха в любой организации. Если вы не следили за отраслью науки о данных, сейчас самое время адаптироваться.
Даже если вам просто интересно узнать о конфиденциальности ваших данных или вы хотите быть в курсе событий в мире науки о данных, я вас обеспечиваю (подмигивание).
Вот текущие главные тенденции, за которыми нужно следить.
Восстание искусственного интеллекта и дипфейков
Спрос на конфиденциальность резко возрос, когда этот аккаунт TikTok обманул пользователей, успешно выдав себя за Тома Круза. Глубокие поддельные видео создаются с использованием таких технологий, как генеративный искусственный интеллект и существующие данные через Интернет.
Теперь, когда задействована такая технология искусственного интеллекта, любой может манипулировать контентом и в цифровом виде имитировать определенное действие человека, которого он или она не совершал. В соответствии с этой современной тенденцией приложения для распознавания лиц обучаются с использованием изображений реальных людей.
Генеративный ИИ в настоящее время является огромной частью индустрии развлечений и часто используется для реанимации определенных исторических личностей прошлого в живом действии.
Для борьбы с проблемами конфиденциальности синтетические данные могут использоваться для создания поддельных лицевых структур, чтобы избежать проблем с безопасностью. Его также можно использовать в медицинской отрасли для получения полезной информации и раннего выявления форм болезни.
Потребительские данные становятся более безопасными
Это может застать вас врасплох, но «конфиденциальность данных» сейчас вызывает больше беспокойства, чем когда-либо. Люди узнают, что их личные данные распространяются по Интернету, и предпринимаютмеры. На дворе 2022 год.
Платформы социальных сетей, такие как Facebook, Instagram и Google, были призваны собирать личные данные пользователей и свободно делиться ими в Интернете. Но все это не обошлось без последствий; поскольку компании столкнулись со многими судебными исками и общественным вниманием. Все забеспокоились, и это правильно.
Но с тех пор осведомленность потребителей возросла, и вопросы о конфиденциальности данных заставили такие платформы принять немедленные меры. Теперь пользователи могут иметь доступ и легко контролировать то, чем они могут делиться в социальных сетях.
Фактически, Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей от 2020 года теперь требует от компаний соблюдения законодательства о конфиденциальности. Это означает, что искусственный интеллект (ИИ) также должен адаптироваться к совершенно новым ограничениям на анализ данных и мониторинг онлайн-активности.
Тем не менее, эта тенденция в области конфиденциальности данных может легко стать проблемой для специалистов по данным. Поскольку данные в больших масштабах ограждены стеной и к ним труднее получить доступ, теперь аналитикам приходится довольствоваться «небольшими данными» в соответствии с правилами конфиденциальности.
Повышение спроса на аналитиков данных
Если когда-либо и возникали сомнения в том, чтобы стать специалистом по данным, сейчас самое время развеять эти сомнения навсегда.
За прошедшие годы спрос на аналитиков данных увеличился в геометрической прогрессии,и будет продолжать расти.
И нужно задаться вопросом; что делает их такими особенными?
Потому что они являются экспертами в очистке и подготовке данных. Эти задачи требуют не только определенных навыков для выполнения, но и экспертной способности анализировать, анализировать и использовать данные для потенциального роста и прогнозов.
В отличие от ИИ, специалисты по данным создают и собирают обучающие данные для машинного обучения. Они также проводят регулярные проверки качества и оценивают достоверность окончательных данных, что ненадежно для машинного обучения.
Будьте уверены, дополненный интеллект не вытеснит людей, и спрос на специалистов по обработке и анализу данных будет продолжать расти.
Python занимает первое место среди разработчиков
Как сказал однажды известный ученый, потребность людей развиваться и совершенствоваться неустанна. То же самое можно сказать и о специалистах по данным, когда они открыли для себя Python.
Благодаря удобному интерфейсу Python стал одним из популярных языков программирования среди аналитиков данных.
Благодаря огромному количеству бесплатных библиотек для обработки и обработки данных, доступных разработчикам программирования, разнообразие Python позволяет новичкам легко учиться и пользоваться им. Коды Python легко пишутся и выполняются быстрее, чем его конкуренты.
И если этого недостаточно, Python провозгласил себя 3-м по популярности языком программирования во всем мире.
Заключительные мысли
Возможности машинного обучения и искусственного интеллекта меняются день ото дня, и будущее науки о данных выглядит как никогда многообещающим. Тем не менее, вы имеете право следить за этой революцией и грядущими постоянно меняющимися технологиями обработки данных.
Всегда оставайтесь любопытными в мире науки о данных!
