数据科学的四大热门趋势

在当今不断发展的数字世界中，要在竞争中保持领先地位需要不断的创新。专利已经过时，而敏捷方法论(译者注：也称轻量级方法，它是一组开发方法的统称)和快速捕捉新趋势非常重要。

组织不能再依靠其坚如磐石的旧方法。如果出现诸如数据科学、人工智能、区块链之类的新趋势，则需要预先进行预测并迅速适应。

以下是2020年最热门的4种数据科学趋势。这些趋势已在今年引起了越来越多企业的兴趣，并将在2020年继续增长。

(1)数据科学自动化

即便在当今的数字时代，数据科学仍然需要大量的手工作业。存储、清理、可视化和探索数据，最后对数据进行建模以获得实际结果。这些手工作业正在寻求自动化，于是数据科学自动化和机器学习已然兴起 。

数据科学流程的几乎每个步骤都已经或正在变得自动化。

在过去的几年中，自动数据清理已被广泛研究。清理大数据通常会占用数据科学家的大部分昂贵时间，初创公司和大型公司(例如IBM)都提供了用于数据清理的自动化操作和工具。

数据科学的另一大部分(称为特征工程)已遭受重大冲击。Featuretools(译者注：可自动构造机器学习特征的Python库)提供了自动特征工程的解决方案。最重要的是，诸如卷

（编辑：江门站长网）

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