La industria de la ciencia de datos está creciendo drásticamente con nuevas capacidades y alcance en todos los campos. Debido al desarrollo digital y tecnológico, en 2019 la mayoría de las empresas se centraron en el análisis de datos para tomar mejores decisiones. En este punto, ¿cuáles serán las tendencias en 2020?

Las empresas de todo el mundo han pasado por la llamada transformación digital. En este contexto, han tomado procesos tradicionales como la contratación, el marketing y la estrategia y los han mejorado con el uso de herramientas tecnológicas.

La ciencia de datos se ha convertido en parte de estas transformaciones y con esta disciplina, las empresas no tienen que tomar decisiones importantes basadas en pequeñas encuestas o ideas. Por el contrario, analizan una gran cantidad de datos para impulsar sus decisiones.

A continuación, nos centramos en cuatro tendencias que han generado un interés creciente en 2019 y continuarán su crecimiento en 2020.

  • Ciencia de datos automatizada

La ciencia de datos requiere mucho trabajo manual. El almacenamiento, la limpieza, la visualización y el análisis de datos son todos procesos manuales. Sin embargo, durante 2019, la limpieza automática de datos se ha estudiado de manera celestial y solo en los últimos tiempos se han lanzado la automatización y las herramientas para este proceso.

Además, otra gran parte de la ciencia de datos, más conocida como ingeniería de características, se ha modernizado. Hoy en día, las empresas pueden acceder a las herramientas de funciones para proporcionar una solución para la ingeniería automática de funciones. Además de eso, las técnicas recientes de Deep Learning aprenden sus propias características sin un diseño de características manual.

Sin embargo, la automatización más importante está ocurriendo en el entorno de aprendizaje automático donde se proporcionan plataformas de aprendizaje automático de extremo a extremo a los científicos de datos para una mejor gestión y construcción de modelos.

  • La seguridad cibernética

Todas las empresas quieren crecer rápidamente e innovar, pero deben tener en cuenta la privacidad y seguridad de los datos si no quieren perder clientes valiosos. La privacidad y la seguridad de los datos se han convertido en un tema vital en los últimos años a medida que los ataques públicos están creciendo rápidamente. Además, los consumidores son cada vez más conscientes y cuidadosos al dar su información personal a las empresas. Por lo tanto, las organizaciones que pueden garantizar la privacidad y seguridad de los datos de sus clientes fortalecerán sus relaciones con ellos. A medida que evoluciona la ciencia de datos, los protocolos de privacidad y seguridad cambian en consecuencia. Por lo tanto, no será una sorpresa si la ciberseguridad será la nueva palabra de moda del año.

  • Ciencia de datos de gran tamaño en la nube

Con los años, la ciencia de datos ha crecido drásticamente convirtiéndose en una disciplina bien conocida a medida que los datos han explotado en tamaño. Hoy en día, las organizaciones recopilan más datos que nunca. En este contexto, las empresas han comenzado a adoptar la computación en la nube. Estas nuevas tecnologías permiten a las personas de cualquier lugar de acceder a una potencia de procesamiento ilimitada. Además, la organización de computación en la nube ofrece plataformas para análisis de datos que permiten a los científicos almacenar y analizar datos en un solo lugar.

Todo en la industria de datos está creciendo, desde los datos hasta la potencia de procesamiento. A medida que la ciencia de datos madure, eventualmente veremos que la disciplina se usa únicamente en la nube debido al volumen de datos.

  • Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Durante los últimos años, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) se ha convertido en un aspecto fundamental de la ciencia de datos. A diferencia de antes, donde la disciplina estaba convirtiendo el texto en números, hoy en día, con grandes avances en PLN, los científicos de datos pueden analizar fácilmente el lenguaje natural. Las redes neutrales ahora pueden extraer información de grandes cuerpos de texto y clasificarla en categorías. Como resultado, la información puede almacenarse en un único vector de números destacado.

En resumen, la ciencia de datos en su conjunto está creciendo y se está integrando en diferentes industrias y negocios, desde nuevas empresas hasta grandes organizaciónes. A medida que el campo sigue evolucionando, no sería sorprendente verlo democratizado a gran escala y disponible para muchas personas como una herramienta de uso diario.