长期以来，数据科学一直是核心数据专业人士的领域，他们了解所涉及的复杂框架和语言，但众所周知，这些专业人士供不应求。
幸运的是，工具和框架的格局在不断发展，我预测到 2023 年，新的发展将减轻数据团队和企业面临的挑战。
一方面，由于绝对的必要性和所涉及的工具和平台的简化，长期受到欢迎的公民数据科学家最终将在分析中发挥更大的作用。另一方面，数据专业人员将开始受益于其中一些更简单的工具来加速他们的工作，而推动更大程度的标准化将有助于整个行业。
数据科学可能是目前所有企业技术中最令人兴奋的领域，而且它正在以闪电般的速度发展。
以下是新一年数据科学的四个预测以及企业如何利用它们。
Python 的使用将从数据专业人员扩展到公民开发人员
业务人员不能等待数据科学家提供他们需要的分析，因此他们将事情掌握在自己手中。借助预配置的云运行时和可访问的工具（例如用于数字数据的NumPy 、用于预测的Prophet和用于地理空间数据的H3 ），Python 对于非专业人士来说变得更加容易上手。因此，到 2023 年，Python 的使用范围将超出数据专业人员，并进入业务分析师和其他技术含量较低的用户手中。
新手 Python 用户不应尝试构建自己的运行时环境，而应选择任何提供内置安全性和治理的现代云平台。 Anaconda 提供了一种流行的 Python 发行版，有助于确保正确管理更新和依赖项，Snowflake 将这些包安装在我们基于云的 Python 运行时中。
有许多在线资源可供非专业人士开始使用 Python，包括来自 RealPython 的这份全面的初学者指南。
Annie Saunders对 2023 年的 4 项数据科学预测最初发表在TechCrunch上
原文： https://techcrunch.com/2023/01/05/4-data-science-predictions-for-2023/