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数据科学热门技术 top 10
原文作者： Vincent Granville 本文由畅融金服运营组编译，欢迎转发，但请注明出处“畅融金服”。
4月份，Gil Press在《福布斯杂志》上发布了一个大数据十大热门技术的列表。其中列举的10项技术分别为：
- 预测分析技术（Predictiveanalytics）
- NoSQL数据库（NoSQL databases）
- 搜索和知识发现（Search andknowledge discovery）
- 流分析技术（Stream analytics）
- 内存数据结构（In-memory datafabric）
- 分布式文件存储（Distributed filestores）
- 数据可视化（Data virtualization）
- 数据集成（Data integration）
- 数据准备（Data preparation）
- 数据质量（Data quality）
同时，该文还附了一幅精美的图表。
抛砖引玉，你认为的最热门技术是什么？你同意Gil的技术列表吗？
就我个人而言，我认为与数据科学相关的技术中，以下8项技术最为热门：
- 在分布式结构中应用现代预测算法
- AI（模式识别）
- 深度学习（AI与机器学习的交叉应用）
- 数据科学自动化
- 传感器数据应用（IoT）
- 非结构化数据转化为结构化数据，数据标准化
- 多维预测模型融合
- 应用HPC（高性能计算）分析密集数据和模型模拟（蒙特卡洛或贝叶斯方法），研究天气等复杂系统
