資料科學涵蓋了包括深度學習、物聯網（IoT）、人工智慧（AI）在內的眾多主題。它是資料推理、分析、演算法計算和技術的全面融合，被用來解決多方面的業務問題。隨著資料科學和新技術以及複雜開發的不斷流行，資料科學的應用和使用也在經歷跨越式增長。以下是2019年可能出現的5大資料科學趨勢。
1.資料監管計劃
當前，每個人每秒鐘生成的資料越來越多，IoT等催化劑也加快了資料的產生速度，因此資料安全問題將變得越來越重要。因此這裡可以進行一個合理的預測，即全球將在2019年出臺更多的資料監管計劃。例如，2018年5月歐盟實施的GDPR (European General Data Protection Regulation)資料監管事件，該事件透過對個人資料的收集和管理設定一定的邊界和限制，來對資料科學的實踐做法進行監管。這些監管活動將極大地影響未來的預測模型和不同的分析練習。此外，日益複雜的網路攻擊需要人們開發出一種不那麼容易被攻擊的資料保護方案。最近這段時間，備受關注的Facebook，萬豪酒店集團的資料洩露事件就暴露了我們在資料保護方面的不足。2019年可能會出現更多保護資料安全的新協議和規程。
2.人工智慧和智慧APP
AI引發的聒噪不太可能在明年散去。當前，我們正處於AI的萌芽和初級階段，未來一年，人工智慧將在各個領域得到更充分的應用，但如何讓AI乖乖聽話仍然是一個挑戰。更多的智慧APP將使用AI和機器學習（ML）等技術進行開發。自動化機器學習(AML)將變得越來越普遍，並將以更高效的資料管理方式來改變資料科學。同時，人們還將開發專門的硬體裝置來對深度學習進行培訓和執行。AI的加入將提高人類的決策能力，改善整體的商業經歷。新應用和其他服務將越來越依賴AI來提升整體的使用者體驗。所有新應用都將在程式中加入某種形式的AI，以改進其功能。因此，智慧APP的數量將會上升。作為普通裝置的智慧版本，智慧產品將繼續佔領市場。
3.真實世界物體的虛擬展示和實時創新
由AI效能啟動的現實物理物件的數字展示將變得更加普遍。這類技術將被用於解決全球公司的現實業務問題。同時，實時創新的進度也將加速先進技術的發展，ML和神經網路設計將被廣泛應用於所有的應用中。AR和VR應用已經開始讓位於大量的創新。未來一年，這些創新很可能迎來更多突破，人機互動也必將得到改善。人類對數字系統和機器的期望和體驗將會得到提高。
4.邊緣計算
（一種分散式運算的架構，將應用程式、資料資料與服務的運算，由網路中心節點，移往網路邏輯上的邊緣節點來處理）
隨著IoT的進一步發展，邊緣計算將越來越受歡迎。由於成千上萬的裝置和感測器需要收集資料並進行分析，越來越多的企業將在接近源頭的地方進行資料分析和處理。邊緣計算的地位將得到提高，以保證企業能夠足夠接近資訊源。這樣一來，此前因為頻寬、連線和延遲而引發的問題將得到解決。同時，邊緣計算和雲技術將構成一個協作的結構，用來模擬服務導向型模式的用例。事實上，IDC預測，“到2020年，新的雲端計算定價模型將服務於特定的分析工作負載，與本地分析相比，新模型將帶來五倍的雲端計算支出增長。”
5.區塊鏈
區塊鏈是比特幣等加密貨幣的主要技術基礎，也是一種高度安全的分類賬本，具備多種用途，可以用來記錄大量的詳細交易。因此，區塊鏈技術在資料安全方面具有深遠的影響，新安全手段和效仿區塊鏈技術的新安全流程將在明年出現。
結論
人們普遍認為上述趨勢將在未來一年內盛行開來，創新和商業方面看起來形勢一片明朗。與此前的大資料（Big data）一樣，資料科學也將在新的一年裡得到廣泛的應用和發展。數字世界和現實世界之間的聯絡將日益緊密，同時數字體驗將以更加複雜的方式融入人類體驗。資料科學領域預計將迎來超乎想象的曝光和發展。
