大家好，我是本栏目的编辑郝帅。现在我给大家解释一下上面的问题。释放数据的力量是现代企业的首要任务。海啸充满了来自当今组织的无法解释的数据，这是塞翁失马焉知非福，使他们能够探索自己企业的无限潜力，而这些潜力是他们都不知道的。对许多人来说，数据的可靠性似乎是不真实的，但绝不能低估。在科幻电影中，我们都是在成长的过程中观看这些事件，并希望通过打开无数数据科学世界的大门，真正的事件能够成为现实。

数据无处不在，其独特的品质使其成为快速踱步的领域，类似于一个好奇的孩子总是问为什么？科学的本质是深刻理解事实，提出相关意见。分析数据，了解原因和方法是这个知识领域最大的卖点。

如今，组织淹没在大量数据中，如果使用得当，这些数据可以带来难以想象的利润。简单来说，大量的数据也叫“大数据”，突出了导致“暴利”的业务“大局”。我们有数据证明这一点。专家表示，美国有可能利用大数据解决方案节省约3000亿至4500亿美元的医疗费用。

这就提出了一个问题——什么是数据科学？

数据科学是一个总称，围绕着各种过程和系统，围绕着改变世界的无限知识。主要目标是从复杂、原始和可怕的数据中识别隐藏的模式，并生成相关的见解，以增加业务价值并确定未来特定事件的发生。随着每一年的过去，都会有新的发展，每一次，都会变得更好。

2017年，企业向人们介绍了数据科学和机器学习的专业知识，而人工智能和深度学习才刚刚起步。同样的主题在2018年大行其道，区块链、数字双胞胎和无服务器计算等新流行语在整个数据科学领域大放异彩。

以下是将在2019年带来激动人心的机遇的新兴趋势。

1.机器学习和数据科学的结合。

2019年将见证物理世界和虚拟世界的融合。通过采用最先进的数据技术，世界各地的企业都将通过转型模式。他们将修改他们的传统流程，并将效率注入整个系统，以吸引更多的利润。

然而，这也意味着数据科学家将面临高度复杂的挑战，并包括许多其他角色。他们将不得不重新发明，探索令人困惑的问题，并在现代技术中获得力量。

而且，因为业务分析不仅会受到数据科学的影响，还会受到很多方面的影响，所以公司会更加重视大数据科学家。虽然组织会在自动化的道路上跳跃，但不会导致人类角色的消失。在这种情况下，雇主将继续获得拥有大数据认证的聪明专业人士，他们被认为是最好的。

此外，在自动化机器学习的支持下，预测分析将达到一个新的水平，而增强现实和聊天机器人将改变服务和产品营销的面貌。人工智能技术为客户提供了前所未有的定制体验。因此，实时仿真可视化、交互式演示等传统解决方案将成为主流。

2.在AI领域漂移。

2018年充满了人工智能。毫无疑问，它是分析界最受关注的应用。人工智能正在使人类对话成为过去的趋势，并通过技术支持对话来提高消费者的满意度。

不过，技术专家认为，AI仍处于起步阶段，提供像Alexa和Siri这样的个人助理只是它未来能取得什么成就的预演。计算机先驱艾伦图灵说，真正的人工智能还不成熟，纽约大学神经科学和心理学教授加里马库斯也有类似的观点。他曾经说过，接近人工智能的人被深深误解了。

因此，人工智能有望在2019年加速并获得更多相关性。此外，获得AI认证的趋势将会加快，因为迫切需要费力的人来解开这个领域的谜团。

3.拓展数据科学工作。

随着数据科学的部署率越来越高，就业市场似乎是一把双刃剑，因为组织会放大现代技术和工具的利用率，这将执行数据科学家的工作。同时，企业在没有人类专家介入的情况下，能否理解面向机器的解决方案，也将令人担忧。

根据劳动统计局的报告，信息研究和计算机科学家的就业率将增长19%，这被认为比其他职业的平均水平要快。这十年将创造近5400个工作岗位。

数据科学家的工资将会上涨。

对数据科学家的需求激增将导致竞争激励的趋势。从初级到中级再到顶尖科学家，他们的薪酬都是按照公平的薪酬标准发放的。Payscale显示，数据科学家的平均年收入约为9.1万美元。其中，前10%将获得12万美元，而最低的10%每年将获得约6.2万美元。

除了密切关注解决安全和隐私问题之外，2019年还将积极使用人工智能。解释新算法得出一些结论将获得突出的地位。对于那些对研究数据科学感兴趣的人来说，训练营和MOOC将是家常便饭。对技术专业人才的需求很大。通过数据科学实现的自动化将继续快速发展。然而，数据科学家至少在2030年之前仍然是安全的。如果说现在是成为数据科学家的最佳时机，那么现在就是。