數說熱點 | 2017年數據科學大趨勢：物聯網、大數據和醫療成香餑餑

數據科學、大數據和物聯網正在以令人炫目的速度發展和演進，而商業界正以緩慢的速度將更多來自不同渠道的數據整合起來，並能從中洞察更多信息。今天就一起來看看2017年數據科學趨勢吧！

在過去一年，我們已經見證了大數據技術驚人的成長，但隨著大數據技術在企業界中被廣泛接受，下一年留給大數據技術的預算會快速增加。大多數企業已經確認需要在業務的數據方向上進行改進，這轉而會需要更多的數據科學家來處理企業需要檢索的大量額外數據。如果你在追求一份數據科學領域的職業，那麼有關大數據和數據框架的知識是必備的。

同時，工作崗位的競爭也變得更加激烈。在越來越多的大學將 AI 列入課程要求的背景下，從2017年開始，機器學習

會成為數據科學行業入門的必備條件。如果想在競爭中取得先機，有不少的AI和機器學習的認證課程供選擇。如果你擁有很強的科技和編程能力，也能夠幫助你在數據科學領域獲得一席之地，尤其是R和Python語言。同時，SAS和MATLAB的經驗自然也是加分項。而且，需要能夠自如地使用關係型資料庫，所以SQL也是一項非常重要的技能。

雖然存在一些關鍵的不同點，但是數據科學和物聯網經常被視為一個硬幣的兩面。數據科學家會更多地需要從設備中讀取實時數據，進行複雜的分析或以此作出決策。在這樣的背景下，這兩個行業在明年將會有更深的融合。在現實世界中，這一切是怎麼實現的? 想象一下這樣的情景：在不遠的將來，你不再需要鑰匙來打開你家的大門。當你走向大門的時候，它會感知到你並且自動為你打開門鎖。當你離開家的那一刻，智能家庭會關閉所有非必需的耗能設備，來為房主節省花費。這樣的情景好像只能在星際迷航的「企業號」上才能見到，但是我們應該會在2017年就能看到雛形，因此，你需要確保你有足夠的技能參與到這樣的項目中去。同AI一樣，為物聯網服務的數據科學會要求你可以自如地使用各種設備的RIL（無線界面層），進行邊緣數據處理，數據處理和深度學習。

在改善流行病結果和預測病人行為方面，數據科學已經證明了它的價值。在2015年，數據科學家幫助預測了西尼羅河病毒

在美國的進一步爆發，準確率高達85%。在2016年早些時候，一個科學家團隊開發了一套可以預測蝙蝠攜帶埃博拉病毒幾率的模型。在這樣的背景下，2017年內我們可以期待數據科學在醫療保健行業方面取得長足的發展。

隨著電子醫療保健檔案應用的崛起，可以為我們所用的數據量已經達到了歷史最高水平。雖然大量的數據同時具有好處和不足，但在2017年，還有很多獲利機會留給那些嘗試解碼這些數據的科學家們。如果你正在尋求加入一個新興領域的話，數據科學是一個很好的機會。了解更多相關信息，快來關註譯見大數據吧！