Saiba qual será o futuro da ciência de dados

À medida que a ciência de dados se torna ainda mais prevalente nas organizações, espera-se que os cientistas de dados assumam um papel maior no processo de análise. Em seu relatório do Quadrante Mágico de 2020 sobre ciência de dados e plataformas de aprendizado de máquina, o Gartner disse que a necessidade de apoiar um amplo conjunto de usuários de ciência de dados é “cada vez mais a norma”. Um resultado provável é o aumento do uso de aprendizado de máquina automatizado, inclusive por cientistas de dados qualificados que procuram agilizar e acelerar seu trabalho.

O Gartner também citou o surgimento de operações de machine learning (MLOps), um conceito que adapta as práticas do DevOps a partir do desenvolvimento de software, em um esforço para gerenciar melhor o desenvolvimento, implantação e manutenção de modelos de aprendizado de máquina. Os métodos e ferramentas MLOps visam criar fluxos de trabalho padronizados para que os modelos possam ser programados, construídos e colocados em produção de forma mais eficiente.

Outras tendências que afetarão o trabalho dos cientistas de dados daqui para frente incluem o crescente impulso por IA explicada, que fornece informações para ajudar as pessoas a entender como os modelos de IA e machine learning funcionam e o quanto confiar em suas descobertas na tomada de decisões, e um foco relacionado aos princípios responsáveis da IA projetados para garantir que as tecnologias de IA sejam justas, imparciais e transparentes.

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