数据科学的未来

多年来，我们一直听说“数据科学是未来”，然而，经过这么多年的个人涌入这个领域，需要回答的问题是“数据科学的未来是什么？”。

进化
多年来，数据科学的发展经历了许多阶段。这一切都始于统计。自 1800 年代初以来，就采用简单的统计模型来收集、分析和管理数据。随着时间的推移，这些原则经历了各种调整，直到数字时代的兴起。一旦计算机作为主流公共设备被引入，整个行业就转向了数字时代。大量的数据和数字信息被创造出来。这导致统计实践和模型被计算机化，从而产生了数字分析。然后是互联网的兴起，使可用数据呈指数增长，从而产生了我们所知道的大数据。大众可获得的信息爆炸式增长导致需要专业知识来处理、管理、分析和可视化这些数据，以便通过使用各种模型进行决策。这催生了术语数据科学。

未来该何去何从？

• 数据科学的拆分：
  目前，对数据科学这个术语的理解相当模糊。有各种与数据科学相关的名称和描述，例如数据分析师、数据工程师、数据可视化、数据架构师、机器学习和商业智能等等。然而，随着我们走向未来，我们将开始更好地解释和理解他们每个角色的独立贡献。这将大大拓宽领域，我们将开始让专业人员在这些特定领域的角色中获得专业知识，从而更清晰地了解与每个角色相关的工作流程。
• 数据爆炸：
  今天，每天都在产生大量数据。每个组织都依赖于为其流程创建的数据。无论是医药、娱乐、体育、制造、农业还是交通，都依赖于数据。随着数据的不断飞跃和发展，对从数据中提取有价值的见解的专业知识的需求将不断增加。
• 自动化的兴起：
  随着操作复杂性的增加，总是在努力简化流程。在未来，很明显，大多数机器学习框架将包含预先构建和预先训练的模型库。这将带来数据科学家工作的范式转变。创建用于分析的模型将不再是他们的本职职责，而是会转向对从这些模型中提取的数据进行真正的分析。数据可视化等软技能将成为数据科学家技能组合的最前沿。
• 数据科学家的稀缺或丰富：
  今天，成千上万的人通过大学学位或可以在网上找到的众多资源来学习数据科学相关技能，这可能会导致新的有志者在这个领域感到饱和。然而，必须认识到数据科学不是一个可以学习的领域，它需要被灌输。毫无疑问，正在学习的技能非常重要，但这些只是有助于处理数据的工具。使用这些工具完成各种分析任务的心态和应用感是真正的数据科学家的原因。因此应该记住，学习数据科学的人总是很多，但数据科学家总是稀缺的。

数据科学的未来并不确定，但可以肯定的是，它会根据时间的需要继续发展到一个新的阶段。只要存在数据，数据科学家就会存在。