Si la ciencia de datos tiene un futuro, está en la niebla de las cosas: más de 20 mil millones. El futuro son dispositivos direccionables que usan IPV6, más nodos IP que estrellas conocidas en el universo. Everythong usará el emparejamiento entre grupos de nodos.
Los datos se moverán al borde, no a recursos centrados en la web. Examinar los datos que se crean o almacenan en el borde significa que surgirán nuevos algoritmos de extracción de datos y raspado de datos.
Ya estamos viendo esto con Spark aprovechando Hadoop. Echa un vistazo a AtomicDB que extiende las bases de datos de la tienda triple MapReduce en tuplas ND además de la teoría de conjuntos de gráficos.
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Sin embargo, el papel del científico de datos está a punto de cambiar. Trabajarán menos con herramientas estadísticas como SaaS y R y más con codificadores inteligentes que experimenten con motores de inteligencia artificial de aprendizaje profundo.
El futuro del análisis de datos se está alejando de los esfuerzos centrados en el ser humano hacia el aprendizaje automático . La explosión de datos en IOE descansará en súper computadoras sintonizadas a problemas específicos donde la visualización de datos se convierte en el foco.
La necesidad de muestreo, algo que se requería ya que la potencia informática era costosa, ya no importará. Imagine un futuro en el que los nanobots controlen la salud humana generando exabytes de datos por hora.
Tiempos emocionantes para la ciencia de datos. Te sugiero que aprendas habilidades de programación como Rust o Haskell. Tienes que saber qué utilizarán las plataformas de IA.