数据科学有哪些未来趋势？
数据科学正变得日益自动化，并且自动化的步伐仍将持续下去。例如，目前数据科学家可以设置一台机器来对成千上万的数据参数的所有可能组合进行自动网格搜索，实时找到特定问题的最佳解决方案。
过去，统计学家必须在很长一段时间内，结合统计经验和自身创造力，对预测模型手动进行设计和调优。但如今，随着数据量和业务问题复杂性的大幅增加，这种任务的数学复杂性极高，必须通过人工智能、机器学习和自动化技术来解决。这种趋势只会随着大数据的发展而继续下去。
尽管 ai 和 ml 通常与淘汰人工作业有关，但实际上它们只会提高数据科学家和相关领域的重要性。当所有公司都可以使用这些技术时，要获得竞争优势，就需要不断的创新和提出新方法，而这恰是对统计学、计算机科学和领域专业技术的极限的巨大考验。数据科学家将需要提供新的理论、新的研发和新的 ai 临时应用来支持下一代战略和经济成果。
没有任何迹象表明自动化将取代对高技能数据科学家、数据工程师和 dataops 专业人士（例如 hitachi 团队）的需求，因为许多工作都需要利用大量人类创造力才能充分发掘自动化和 ai 的全部力量。
dataops（即数据运营）是一个新兴的概念，它是人工智能时代的企业级数据管理技术。通过实施整体性 dataops 策略，您可以无缝地连接数据使用者和创建者，从而快速了解和利用数据的全部价值。
dataops 并非产品、服务或解决方案，而是一种方法、技术和文化变革，通过更好的数据质量、更短的周期时间和卓越的数据管理来改善组织对于数据的使用。
显然，数据科学是数据操作中的关键概念。dataops 涵盖收集和应用信息的整个周期，而数据科学是应用数学、统计、人工智能和机器学习中挖掘数据价值的重要手段。数据科学通过将原始信息转换为可行性见解来支持端到端 dataops 流程，从而帮助您实现高层策略。
凭借在 dataops 和数据科学领域的领先专业技术，hitachi vantara 将是帮助您从原始信息中提取价值，推动数据驱动型文化和思维，以及提升日常业务中数据工作重要性的理想合作伙伴。