新技術的發展產生了大量數據，對我們管理數據的能力提出了更高要求。數據科學就是在這樣的情景下誕生，它包括人工智能、深度學習和物聯網等各種主題內容。簡單來說，我們可以將數據科學視為數據收集、算法計算和數據分析的融合。

數據科學為我們提供了先進的工具和技術，幫助我們自動提取數據，呈現復雜的業務流程。因此，了解數據科學的發展趨勢至關重要，下面介紹2020年數據科學領域的四種發展趨勢。

人工智能技術繼續應用

近年來人工智能已經成為很多企業的主流技術，并將在未來幾年內蓬勃發展。盡管我們現在的技術只處于初步應用的階段，在算法設計和人機交互方面都存在改進空間，但是2020年我們有希望看到人工智能技術在各個領域內的更高級應用，這些增長將主要來自技術對用戶數據的加工處理水平的提高。

2020年，機器學習和深度學習將成為人工智能領域的發展前沿，它們將完成數據管理工作，轉變人們對數據科學的態度。隨著模型訓練水平的提高，這些技術將會被用于更多領域，改善人們的工作方式。在此之前，我們仍需要對這些算法進行更深入的研究。

物聯網技術快速增長

根據國際數據公司IDC近日發布的報告，2020年底全球物聯網技術的投資將達到1萬億美元，這清楚地表明智能設備和互聯技術的快速增長。盡管現在我們還主要由自己控制家用電器等設備，但是未來的互聯技術會讓這些機器形成一個擁有自主功能的整體，并相對獨立地完成命令操作。

事實上，全球物聯網技術應用最廣的地方不是這些家用電器，而是我們手中的智能手機。很多手機中的感知、識別與計算功能都已經應用了物聯網技術。手機和人類之間的互動，將會更加依賴這些先進的技術，并最終將互聯網和物聯網兩者密切結合。

邊緣計算成為上升趨勢

邊緣計算指的是將計算處理通過本地設備實現，而不傳輸到云端，這樣做可以更加快速安全地完成運算命令，減少數據處理時間。隨著物聯網技術的發展，邊緣計算將對主流的云計算產生沖擊，它們可以讓企業將數據儲存在數據源附近，以便開展實時分析。此外，它能夠解決大數據分析對高端存儲設備和高速網絡傳輸的要求。

隨著數據數量的增加，用于數據收集的傳感器數量的增加，邊緣計算正在被更廣泛地應用。當邊緣計算和云計算結合之后，它可以消除部分延遲和連接問題，并減少數據分析和管理中涉及的風險。

數據安全人員需求擴大

數據科學的發展將誕生新的從業人員，數據安全人員將是其中的重要角色。由于人工智能、物聯網和邊緣計算都將依賴于處理數據，數據安全問題就成為不可忽視的問題，數據安全人員既需要具備數據科學的專業知識，又要熟練了解這些日新月異的前沿技術。

盡管數據科學領域有很多計算機專家和數據科學人員，但是數據安全工作仍將是未來搶手的職業。鑒于這份工作對計算機技術和數據科學技術的高要求，數據安全人員將成為風險管理的重要環節。