Ако си Data Science професионалец или се стремиш кон кариера во Data Science, сигурно знаеш колку брзо се менуваат трендовите што го обликуваат управувањето со големите бази на податоци.

За да се издвоиш од конкуренцијата и максимално да ги искористиш сите податоци што ги имаш на располагање, треба да растеш со потребите на индустријата во 2022 година.

Кои се трендовите што ќе ја обликуваат Data Science индустријата во 2022 година?

 

1. Генеративен претходно обучен трансформатор (GPT-3) од OpenAI

Овој трансформатор генерира текст користејќи алгоритми што се претходно обучени. 

Со други зборови, овие алгоритми постојано добиваат нови текстуални информации собрани преку индексирање на интернет заедно со други текстови избрани од OpenAI, вклучувајќи го и текстот од Wikipedia.

 

 

2. Агументирана аналитика за трансформација на начинот за обработка на податоци

Овој тренд се однесува на добивање порелевантни сознанија од податоците што ги имаме на располагање, паралелно исклучувајќи неточни заклучоци или пристрасни одлуки.

Со воведување на вештачката интелигенција и машинското учење, агументираната аналитика создава нов модел кој го трансформира и автоматизира традиционалниот процес на обработка на податоци.

 

3. Пораст на Python како неопходен јазик за Data Science

Ако си заинтересиран да бидеш дел светот на вештачката интелигенција и науката за податоци, знаењето на Python е твојата влезница.

Python доаѓа со интеграции за бројни програмски јазици и библиотеки, што го прави одлична опција за создавање брзи прототипи за обработка на големи бази на податоци.

Најпопуларни библиотеки на Python се следниве:

  • TensorFlow –  за машинско учење и работа со збирки податоци;
  • scikit-learn – за обука на модели за машинско учење;
  • PyTorch – за компјутерска визија и обработка на природен јазик;
  • Keras – интерфејс за код за многу сложени математички пресметки и операции;
  • SparkMLlib – библиотеката за машинско учење на Apache Spark.

 

 

4. Поголема автоматизација во науката за податоци

Како што напредува вештачката интелигенција, така се прошируваат и нејзините можности за автоматизација. 

Автоматизацијата во областа на науката за податоци веќе поедноставува голем дел од процесот, ако не и целиот. Целиот процес на Data Science вклучува идентификација на проблемот, собирање податоци, обработка, истражување, анализа и споделување на обработените информации.

 

5. OpenAI модел што генерира Python код

OpenAI Codex е систем за вештачка интелигенција што го преведува природниот јазик во код и го објавува преку API во приватна бета верзија. 

Интегриран со над десетина програмски јазици, Codex може да интерпретира едноставни команди на природен јазик и да ги извршува во име на корисникот. Ова ќе овозможи да се изгради интерфејс на природен јазик за постоечките апликации. 

 

Алатки за Data Science што ќе доминираат во 2022 година

 

 

Страници што треба да ги следи секој Data Science професионалец во 2022

 

Data Science настани во 2022

 

Доколку сакаш да си дел од Data Science заедницата, заедно со нас да ги пробаш трендовите напишани погоре во пракса и да градиш нови успешни приказни во 2022, дознај повеќе за Академијата за Data Science.

На оваа Академија учиме преку работа на реални проекти за реални клиенти под менторство на докажани и искусни инструктори.

Закажи средба со нашиот тим за повеќе насоки и детали за програмата!

Future-proof кариера во 2025

Aплицирај за early bird

*САМО 14 ДЕНА