\r\rDer Trend, Daten in die Kerngeschäftsprozesse zu integrieren, hat in den letzten Jahren deutlich zugenommen und wird auch in Zukunft bedeutend sein. In der heutigen, sich laufend weiterentwickelnden digitalen und agilen Welt erfordert es ständige Innovation, um der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein.\r\rAuch der Bereich Data Science entwickelt sich stetig weiter. Im Folgenden werden drei der spannendsten Trends aufgelistet, die jetzt schon auf großes Interesse stoßen und weiter an Bedeutung gewinnen werden.\r\rAutomatisierte Data Science\r\rAuch mit Voranschreiten der Digitalisierung erfordert Data Science immer noch eine Menge manueller Arbeit. Daten speichern, bereinigen, visualisieren, erforschen und modellieren – all dies erforderte und erfordert teilweise auch noch jetzt manuelle Arbeit. Automatisierungen gibt es zum Beispiel bereits in den Bereichen Datenbereinigung, Feature Engineering und Machine Learning.\r\rDie automatisierte Data Science wird immer wichtiger, denn automatisierte Prozesse sind meist effizienter, schneller und damit kostengünstiger. Deshalb investieren Unternehmen im Allgemeinen stark in die Entwicklung und den Kauf von Tools und Diensten für automatisierte Data Science.\r\rData Science in der Cloud\r\rOrganisationen und Unternehmen sammeln und speichern mehr Daten als je zuvor. Die Datenmenge überschreitet in vielen Fällen das, was ein normaler Computer bewältigen kann. An dieser Stelle kommt Cloud Computing ins Spiel. Cloud Computing bietet die Möglichkeit, dass jeder überall auf praktisch unbegrenzte Rechenleistung zugreifen kann.\r\r Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure bieten Rechenleistung nach Bedarf an.\r Über die reine Rechenleistung hinaus bieten Cloud-Computing-Unternehmen auch vollwertige Plattformen für die Datenanalyse an.\r Google Cloud bietet mit der Plattform BigQuery ein serverloses und skalierbares Data Warehouse an, das es Data Scientists ermöglicht, Petabytes von Daten zu speichern und analysieren – und das alles in einer Plattform. Dies ist nur ein Beispiel von zahlreichen Plattformen, Tools und Technologien, die mittlerweile für Data Science in der Cloud angeboten werden.\r\rNatural Language Processing\r\rNatural Language Processing (NLP) – die Verarbeitung natürlicher Sprache – hat nach großen Durchbrüchen in der Deep-Learning-Forschung ihren festen Platz in der Data Science gefunden. Data Science begann zunächst als Analyse von rohen Zahlen.\r\rWenn Texte verarbeitet werden musste, wurden diese kategorisiert oder auf irgendeine Art und Weise in Zahlen umgewandelt. Dennoch war es sehr schwierig, einen Textabschnitt in eine einzige Zahl zu komprimieren. So wurden viele wichtige Daten und Informationen nicht verarbeitet, weil es schlicht nicht möglich war, diese als Zahlen darzustellen.\r\rGroße Fortschritte im Bereich NLP durch Deep Learning fördern die vollständige Integration von Natural Language Processing in die Datenanalyse. Neuronale Netze können jetzt Informationen aus großen Textkörpern sehr schnell extrahieren. Sie sind in der Lage, einen Text in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, die Stimmung zu erkennen und Analysen über die Ähnlichkeit von Textdaten durchzuführen.\r\rLetztendlich können all diese Informationen in einem einzigen Merkmalsvektor aus Zahlen gespeichert werden. Riesige Datenbestände von Text – nicht nur Ein-Wort-Antworten, sondern ganze Absätze – können in numerische Daten für die Standardanalyse umgewandelt werden. Infolgedessen wird NLP zu einem mächtigen Werkzeug in der Data Science.\r\r