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作者：Pep Canals，发表于 2021 年 10 月 1 日
数据科学是近年来彻底改变营销的一门学科……而这一旅程才刚刚开始。
我们理解数据的方式比以往任何时候都更加复杂，而且最好的是它永远不会停止发展。作为营销人员，我们必须紧跟最新趋势，才能充分利用数据，使营销变得越来越科学。因此，如果您想了解2022 年数据科学最有趣的趋势，请不要错过这篇文章！
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公司的数据科学趋势
2022 年及以后的 15 个数据科学趋势
1）人工智能的民主化
民主化是指每个人都获得 批量短信阿根廷 特定资源（在本例中为人工智能）的机会和利益。加密货币和区块链等技术正在日益普及去中心化的理念，这最终将影响人工智能的管理和分发方式。结果是它的好处将逐步传播到整个地球，以便任何人都可以从事数据科学工作并享受这项技术提供的机会。
2）可扩展的人工智能
随着数据科学的发展，人工智能和机器学习正在将其影响扩展到各个领域。目前世界上有 12,000 家人工智能初创公司，我们希望在未来几年这将带来大量的技术进步。
因此，我们将看到人工智能如何融入社会的多个方面，从而产生一个更加互联的世界，带来更多的创新、更多的公司和更多的经济增长。
3）人工智能与云计算的结合
AWS、Azure 或 Google 等云计算服务不仅是数据科学的趋势，而且是真正的商业革命。云计算使世界各地的公司能够受益于数据科学、机器学习和大数据的力量，从而开启了数据处理的新时代。
4）无需编程的机器学习
大多数机器学习系统都是通过代码来设置和管理的，但我们越来越多地看到无需编程即可使用的应用程序。无代码机器学习允许您在不需要专业技术知识的情况下对机器学习应用程序进行编程，从而实现更快、更轻松且成本更低的部署。
5）无监督机器学习
随着自动化的不断进步，我们越来越多地拥有无需人工干预即可运行的数据科学解决方案。因此，无监督机器学习是一种数据科学趋势，为不同领域和用途提供了有前景的应用。
机器无法自行学习：它们需要提供新信息来分析并获得解决方案。传统上，这涉及人们的干预来提供此信息。另一方面，无监督机器学习程序能够获得自己的结论，而无需数据科学家干预该过程。
6）TinyML
大规模机器学习应用给数据科学和人工智能带来了巨大进步，但它们对企业的可用性有限。发送请求来处理大型服务器上的数据可能需要很长时间，这就是为什么需要更敏捷的应用程序。
TinyML 基于在物联网设备上运行较小规模的机器学习应用程序。这样，由于数据处理是在本地进行的，因此可以获得更快的响应，消耗更少的能量和带宽，并保证用户数据的隐私。