11 главных тенденций в области науки о данных в 2025 году

[hasinam2206]

Наука о данных в настоящее время находится на подъеме, с последними разработками в различных областях технологий и баз данных. Управление этими данными может быть утомительным; однако многочисленные технологические достижения могут помочь использовать большие данные многими способами.
Наука о данных сыграла важную роль в управлении и аналитике, стоящих за такими огромными объемами данных; поэтому необходимо оставаться в курсе современных тенденций науки о данных, занимающих рынок.
Наука о данных не является чем-то единичным, это комбинация нескольких областей, таких как IoT, AI и т. д. Это смесь различной аналитики, алгоритмических вычислений и заемных технологий, которые можно использовать для решения множества практических проблем.
Это накопленный список последних разработок и ключевые особенности базы данных office 365 приложений в этой области, который поможет вам быть в курсе последних тенденций в науке о данных.

1. Эволюция графической аналитики
Поскольку данные генерируются в огромных масштабах и в разных направлениях, анализ становится намного сложнее отслеживать.
Graph Analytics показала здесь многообещающие результаты благодаря своему использованию в качестве гибкого инструмента для использования графиков для масштабирования сложных взаимосвязей и анализа сложных точек данных.
Основная мотивация его использования — более простое представление и абстрактное представление сложных данных.
Благодаря максимальному пониманию эта технология теперь является одним из последних трендов в науке о данных, решая несколько задач, таких как:

Выявление мошенничества в финансовой сфере
Поиск недостатков путем анализа сетей электро- и водоснабжения
Несколько разделов об обработке естественного языка (NLP)
Сокращение и профилактика финансовых преступлений
2. Эволюция и развитие периферийных вычислений
В настоящее время периферийные вычисления используют датчики для анализа и обработки информации в физически близких областях. Благодаря быстрому развитию IoT эта технология может обогнать основные облака.
Благодаря последним тенденциям в области науки о данных предприятия могут легко хранить свои потоковые данные близко к источникам для анализа данных в реальном времени.
В будущем это может стать лучшей альтернативой аналитике больших данных, которая является довольно дорогостоящей из-за требований высокопроизводительных устройств.
С ростом числа датчиков люди переходят на эту технологию для решения проблем с подключением и задержкой. Это можно объединить с управлением облаком, чтобы обеспечить синхронизированную структуру для отслеживания.