机器学习将大大减少企业之间分析和升级事件所花费的时间

大数据使AI值得思考

2020年将是机器学习（ML），自然语言处理（NLP）和属性图（PG）等人工智能（AI）技术应用于普通数据处理挑战的一年，虽然ML，NLP和PG已经可以作为大数据中的API库进行访问，但是新的转变将包括这些技术在支持应用程序，实时分析和数据科学的IT工具中的广泛应用。

人工智能将改变比以往更多的工作

数据将成为受追捧的员工：机器学习和人类见解将渗透到医疗保健和安全等新行业，员工将需要适应提供不同的服务或获得在2020年留在了Web开发人员的手中，虽然Web开发人员是技术领域中较早的工作重心，管理大数据的人员将在2020年发挥出更大的作用。

人工智能和机器学习将脱颖而出

人工智能是打击欺诈行为的重要组成部分，以帮助处理通过在线系统进行的大量交易。由数据科学支持的机器学习技术有助于智能地链接交易，从而尽可能清晰地显示组织的在线欺诈问题，然后由授权的欺诈管理者加以解释和阻止。

机器学习将成为新的流行语

到了2000年代大数据到底有多大，到2020年每家公司都希望加入机器学习潮流，但是如果没有合适的人，很多公司将没有足够的专业知识来做到这一点。期望看到交钥匙数据库的开发，该数据库使开发人员无需博士学位即可建立预测模型。

机器学习将无形地改变我们的生活

2020年是机器学习将从工作场所飞向消费者的一年，我们已经看到，特斯拉和亚马逊Echo语音命令的自动驾驶汽车会发生这种情况。明年，机器学习将悄悄进入家庭，使我们周围的物体不仅相互连接，而且每天变得更加智能。

全球公司开始利用机器学习技术和认知计算进行数据实验

并体验其业务如何从这些新方法中受益–我们看到这一趋势在2020年将继续，这些方法使公司能够进行可扩展的创新，整合来自数百万客户或交易的输入，以创建个性化产品，并根据个人或家庭行为制定参与策略。

在商业领域这些技术与外部可用的公共数据相结合

正在为潜在客户管理，风险监控和产品设计创造见解。其他示例包括建立故障预测功能以减少资产停机时间，对大型工农业资产进行智能远程监控，并利用认知引擎进行投资决策。正如我们所观察到的那样，机器不仅是学习模式，而且越来越复杂的模型可以使机器进行更高级的定制活动。这些机器有助于填补大规模类似于人的分析的空白，并结合现有员工的人为判断能力，使公司能够改善决策，以更有效地经营其业务并在新的业务模型上进行创新。这些机器有助于填补大规模类似于人的分析的空白，并结合现有员工的人为判断能力，使公司能够改善决策，以更有效地经营其业务并在新的业务模型上进行创新。

应对复杂的攻击时，机器学习对于网络安全至关重要

在2020年我们将看到使用机器智能进行安全监控和响应的更大推动力，以帮助安全分析人员不仅发现异常，而且将重点放在重要的威胁上。机器学习技术是用户和实体行为分析的基础，对于面对日益复杂的攻击环境的组织而言，这是一项至关重要的功能。有了这些工具，安全团队将变得更有生产力，并且监视和响应将成为关键元素以及实时攻击和检测的基础，从而形成有意义的安全态势。

查找您周边省份授权培训中心：

http://www.chinacpda.com/train/

2020年CPDA数据分析师线上报名：

http://www.chinacpda.com/baoming.php

CPDA数据分析师考核时间：

http://www.chinacpda.com/examine/

CPDA数据分析师培训优秀学员：

http://www.chinacpda.com/student/

免费客服热线：400-050-6600

商业联合会数据分析专业委员会