可以说，已经过去的2019年对数据科学来说是举足轻重的一年。
全世界各行各业的公司都在经历所谓的数字转型。企业正在使用的数字技术使传统业务流程（如招聘、营销、定价和制定战略）的效率提高了10倍。
目前，数据科学已经成为转型不可分割的一部分。
借助数据科学，企业不再需要根据直觉、最佳猜测或小规模调查来做重要决策。相反，他们分析大量真实数据，然后根据真实的数据事实来做决策。
这其实是数据科学真正的意义所在——通过数据创造价值。
这种将数据集成到核心业务流程中的趋势现在在显著增长。根据谷歌搜索趋势，在过去5年中，这种趋势带来的收益增加了4倍多。数据使企业和竞争对手相比有明显的优势。更多的数据由更加优秀的数据科学家利用，公司可以获得竞争对手可能不知道的市场信息。
可以这么说吧，谁拥有数据，谁就能赢得竞争。
在现在不断发展的数字世界中，要想在竞争中保持领先地位，就需要不断创新。专利已经过时，而敏捷方法学和快速捕捉新趋势的能力却非常流行。
企业不能再毫不动摇地依赖旧方法。如果出现像数据科学、人工智能或区块链这样的新趋势，就需要提前预测并迅速适应。
隐私和安全一直是技术中的敏感话题。所有公司都希望快速发展和创新，但如果某家公司在隐私或安全问题上失去客户的信任，这对公司来说可能是致命的。因此，今天越来越多的公司优先考虑隐私和安全，至少要保证不泄露私人数据。
在过去的2019一年里，数据隐私和安全问题被许多公众黑客爆出，已经成为令人难以置信的热门话题。比如，就在2019年11月22日，在谷歌云上发现了一个不安全的暴露服务器。该服务器包含12亿人的个人信息（姓名、电子邮件地址、电话号码以及领英和脸书的个人资料）。甚至出动了联邦调查局来调查，这是有史以来最大规模的数据泄露之一。
数据是如何收集的？属于谁？谁负责这些数据的安全？它在谷歌云服务器上，任何人都可以创建这些数据。
现在可以确定的是，即使看过新闻，也没有人会关闭他们的领英和脸书账户，不过这件事确实让人有些惊讶。消费者把他们的电子邮件地址和电话号码交给别人的时候越来越谨慎了。
能够保证客户数据隐私和安全的公司会发现，说服客户提供更多数据（通过继续使用他们的产品和服务）要容易得多。如果政府颁布的法律要求客户数据的安全协议，这些公司也已经做好了充分准备。许多公司选择遵守SOC 2来证明他们的安全性。
整个数据科学过程都是由数据推动的，但大部分都没有匿名。如果落在坏人手中，这些数据可能被用来加剧全球灾难、扰乱人们日常生活、泄露隐私。这里的数据不仅仅是原始数据，还代表和描述了真实的人和事。
随着数据科学的发展，我们还将看到有关数据隐私和安全协议的转变。其中包括流程、法律，以及建立和维护数据安全性和完整性的不同方法。如果网络安全成为今年的新流行语，那也是不足为奇的了。
在深度学习研究取得重大突破后，自然语言处理 （NLP）已经迈着坚实的步伐进入了数据科学领域。
数据科学最初是从分析纯原始数据开始的，这是处理数据和收集电子表格的最简单方法。如果你需要处理某一类型的文本，通常需要将其分类或者以某种方式转换成数字。
然而，将一段文字压缩成数字是很有挑战性的。自然语言和文本包含了丰富的数据和信息——因为过去没有将这些数据和信息表示为数字的能力，所以它们常常被遗漏。
深度学习在自然语言处理方面取得的巨大进步推动了自然语言处理与常规数据分析的全面整合。神经网络现在可以极快地从大量文本中提取信息。它们能够将文本分成不同类别，确定文本情感，并对文本数据的相似性进行分析。最后，所有这些信息都可以存储在一个数字特征向量中。
因此，自然语言处理成了数据科学中一个强大的工具。庞大的文本数据存储库，不仅仅是一个词，而是完整的段落，可以转换成数字数据用于标准分析。现在能够探索更加复杂的数据集了。
例如，假设一个新闻网站想要查看哪些主题有更多的浏览量。如果没有高级自然语言处理程序，就只有靠关键词了，或者只是凭直觉判断为什么某个标题比另一个好。如今有了自然语言处理，就能够量化网站上的文本，比较整段文本甚至网页，以获得更全面的见解。
即使在如今的数字时代，数据科学仍然需要大量的手动操作。包括从存储数据、清理数据、可视化和探索数据，到最后对数据进行建模以获得实际结果。手动操作呼唤着自动化，因此自动化数据科学和机器学习应运而生。
数据科学管道几乎每一步都已经完成或正在实现自动化。
在过去几年里，研究人员对自动数据清理进行了 大量研究。清理大数据通常会占用数据科学家很多宝贵时间。初创企业和IBM这样的大公司都会为数据清理提供自动化和工具。
数据科学的另一大板块特征工程，已经经历了重大的变革。功能工具为自动功能工程提供了解决方案。除此之外，卷积神经网络和递归神经网络等现代深度学习技术无需手动特征设计就能学习自身特征。
最重要的自动化也许正在机器学习领域上演。数据机器人和H2O都通过提供端到端的机器学习平台从而在行业中确立了地位，数据科学家在数据管理和模型构建方面的操作也因此变得非常简单。自动机器学习，是一种设计和训练自动模型的方法，这些自动模型超过了最先进的水平，因此它们也在2019年蓬勃发展。值得一提的是，谷歌正在量投云自动机器学习。
总的来说，公司在构建和购买自动化数据科学工具和服务方面投入了巨资，只要能让过程更便宜更容易，公司什么都愿意做。与此同时，这种自动化也迎合了规模小、技术含量低的企业，可以利用这些工具和服务来访问数据科学，而无需建立自己的团队。
多年来，数据科学已经从一个小众领域发展成一个全面领域，可用于分析的数据也呈爆炸式增长。企业收集和存储的数据比以往任何时候都多。
一家典型的财富500强公司需要分析的数据量已经远远超出了个人电脑的处理能力。一台不错的电脑可能有64GB的内存、8核的中央处理器和4TB的存储空间。这配置对个人来说够用，但对于银行或零售商这样拥有数以百万计客户数据的跨国公司来说就不太够了。
云计算从此进入了这个领域。云计算为任何地方、任何人提供了不受限访问的处理能力。亚马逊网络服务（AWS）等云供应商提供的服务器拥有多达96个虚拟CPU内核和768 GB的内存。这些服务器可以设置在一个自动标校组中，在这个组中，数百台服务器可以丝毫没有延迟地启动或停止——按所需计算能力。
除了计算，云计算公司还为数据分析提供完善的平台。谷歌云提供了一个名为 BigQuery的平台，这是一个无服务器、可扩展的数据库，数据科学家在一个平台上就能存储和分析数千兆字节的数据。BigQuery还可以连接其他GCP数据科学服务。使用云数据流创建数据流管道，使用Cloud DataProc运行Hadoop或Apache Spark处理数据，或者使用BigQuery ML在庞大的数据集上构建机器学习模型。
从数据到处理能力，一切都在发展。随着数据科学的不断完善，由于数据量巨大，数据科学最终可能会完全借助云端完成。
数据科学整体正在融入各行各业，包括技术和非技术行业，以及小型和大型企业。它逐渐实现大规模民主化，成为软件工具箱中的工具。
相信随着该领域的长期不断发展，会有更多人开始使用，成为时代的热门技术。
