¿Qué es lo siguiente en ciencia de datos?

Ya es mayo. Y como se hace a mediados de año check-ins y, naturalmente, tiene algunas expectativas para los próximos meses. Lo mismo ocurre con las tecnologías. Los responsables de la toma de decisiones y los líderes pueden hacer que su trabajo valga la pena si se mantienen al tanto de la evolución de la ciencia de los datos y cambian sus modelos para satisfacer los requisitos actuales. Para las empresas, el big data ya no es un concepto novedoso. Se ha convertido en un engranaje importante en la rueda de negocios, especialmente para las organizaciones, que juran por el valor de utilizar datos para obtener información. Una cosa a tener en cuenta es que a medida que crece la necesidad de aprender a trabajar con los datos, también crece la ciencia detrás de ellos. Anaconda interrogó a los participantes de la encuesta sobre el impacto que presenciaron en 2021 Encuesta sobre el estado de la ciencia de los datos . Debido a la pandemia de Covid-19, el 50 por ciento de los encuestados indicó que la inversión de su organización en ciencia de datos se mantuvo igual o aumentó, mientras que sólo el 37 por ciento dijo que disminuyó.

Si bien es uno de esos conceptos vagos que los investigadores y los estudiantes oyen mucho, en realidad es bastante sencillo definir. La ciencia de los datos es la intersección de la ciencia y la inteligencia artificial. El aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y la visión computarizada son ejemplos de tecnologías que han surgido como resultado del auge de la ciencia de los datos como campo de investigación y aplicación práctica a lo largo del siglo anterior. Vamos a sumergirnos en lo que la ciencia de los datos podría parecer con la próxima gran cosa (s) que vienen y se desarrollan.

AutoML Una de las innovaciones más recientes que avanzan en la democratización de la ciencia de los datos es el Aprendizaje automático automático o AutoML. AutoML es la técnica de usar la automatización para aplicar modelos de aprendizaje automático a problemas del mundo real. La limpieza y preparación de datos ocupan una parte significativa del tiempo de un científico de datos, y cada uno de estos procedimientos es tedioso y lleva mucho tiempo. Estos procesos son automatizados gracias a AutoML, que implica la construcción de modelos, algoritmos y redes neuronales. Los científicos de datos pueden utilizar los marcos AutoML para ayudar en la visualización de datos, la inteligibilidad de modelos y la implementación de modelos.
TinyML TinyML es una estrategia para optimizar los modelos de aprendizaje automático para sistemas integrados con recursos limitados. Es una especie de aprendizaje automático que comprime las redes de aprendizaje profundo para adaptarse a cualquier hardware. TinyML se utiliza ampliamente en las áreas de detección de patrones, análisis de audio e interfaces de voz humano-máquina. Su adaptabilidad, su pequeño factor de forma y su bajo costo lo convierten en una de las tendencias más interesantes de la ciencia de datos, ya que se puede utilizar para construir una variedad de aplicaciones. Permite ciclos de iteración más rápidos, mayor retroalimentación y más experimentación en cualquier cosa, desde la automatización de la construcción hasta el desarrollo de fármacos y pruebas.
Análisis ampliado Este es un concepto de análisis de datos que automatiza el análisis de grandes cantidades de datos utilizando IA, aprendizaje automático y tecnologías de procesamiento de lenguaje natural para ofrecer información en tiempo real. Ayuda a científicos de datos profesionales y aficionados automatizando la preparación de datos para generar y recopilar información. Las empresas necesitan menos tiempo para procesar datos y generar información a partir de ellos. El resultado también es más preciso, resultando en mejores selecciones. Los algoritmos de IA, ML y NLP permiten a los expertos examinar datos y proporcionar informes y pronósticos en profundidad ayudando en la preparación, procesamiento, análisis y visualización de datos. A través de análisis aumentados, los datos tanto de dentro como de fuera de la empresa pueden ser fusionados.
Computación en la nube La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se están utilizando para automatizar los servicios de computación en nube para nubes públicas y privadas. Esto está cambiando la forma en que las empresas piensan acerca de los big data y los servicios en la nube al proporcionar una mayor protección de datos, escalabilidad, una base de datos centralizada y una estructura de gobernanza, y una propiedad de datos de bajo costo. El mayor uso de servicios en la nube híbrida es una de las predicciones de big data para 2022. Una nube híbrida combina los beneficios de las plataformas de nube públicas y privadas y ayuda a las empresas a optimizar sus recursos y rendimiento. La confluencia de la nube, la ciencia de los datos y la IA es más que un negocio; es un punto de convergencia tecnológica, una pequeña singularidad si se quiere.
AI como servicio (AiaaS) AiaaS se refiere a empresas que ofrecen soluciones de IA que permiten a los clientes implementar y escalar rápidamente enfoques de IA. Se trata de una nueva tendencia en la que se ofrecen modelos de vanguardia como servicio. Con el avance de la ciencia de los datos, más plataformas y servicios B2B y AI-as-a-Service estarán disponibles. Esto eventualmente democratizará la experiencia y las capacidades de inteligencia artificial, permitiendo que incluso las empresas más pequeñas se beneficien de tecnologías lujosas. El futuro de esta tecnología estará definido por funciones bien definidas y autónomas. Los algoritmos complejos que proporcionan respuestas especializadas se pueden generar bajo demanda gracias a un aumento en el número de modelos de IA expertos en dominios. Líderes de mercado como Google, Microsoft y Amazon en la nube tienen un enorme potencial para desarrollar IA como servicio a escala para los clientes de formas novedosas que están evolucionando constantemente para las noticias de la industria. Este movimiento también puede verse en las empresas NLP-as-a-Service y su progreso. Inteligencia Mordor En uno de sus informes se afirma que se prevé que el mercado de AiaaS alcanzará los 43.298 millones de dólares en 2026, aumentando en un sorprendente CAGR del 48,9% entre 2021 y 2026. Para 2022 y más allá, AiaaS parece ser bastante prometedora, y es probable que veamos una serie de organizaciones que adoptan IA con la ayuda de esta tecnología.

¿ Por qué la ciencia de los datos?

La expansión exponencial de Internet y los avances tecnológicos están impulsando el flujo de datos a un ritmo rápido, obligando a las organizaciones a encontrar nuevos métodos para traducir la entrada de datos en conocimientos empresariales que les ayuden a tomar decisiones mejores e informadas. La popularidad y aceptación de la ciencia de los datos han aumentado con el tiempo como resultado de su capacidad para ayudar a las empresas de todos los tamaños a descubrir patrones de datos, permitiéndoles explorar nuevos mercados, gestionar gastos, mejorar la eficiencia operativa y obtener una ventaja competitiva. En general, ha ayudado al desarrollo del aprendizaje automático (ML) como un medio para lograr la inteligencia artificial (AI), un campo de tecnología que está cambiando rápidamente la forma en que trabajamos y vivimos. Las empresas desean utilizar modelos basados en datos para agilizar sus operaciones y tomar mejores decisiones basadas en análisis de datos.

¿ Cómo puede ayudar Algoscale? Los datos son la línea de vida de las empresas actuales, proporcionando a los responsables de la toma de decisiones la información necesaria para desarrollar estrategias eficaces para impulsar el crecimiento a través de la innovación. Las organizaciones que utilizan la toma de decisiones basada en datos tienen más probabilidades de mantenerse por delante de la competencia que las que no lo hacen. Algoscale es una organización consultora de Data Science & Analytics que ofrece soluciones de IA de clase mundial y servicios de ingeniería de productos a las empresas start-ups y Fortune 100, haciendo hincapié en los ISV, los editores de medios y los proveedores de servicios minoristas. Nuestros esfuerzos por crear productos y soluciones de vanguardia se nutren de la modernización y de una mentalidad basada en los datos.