A próxima grande novidade à ciência de dados é a tecnologia blockchain, ao lado de big data, aclamadas como próximas grandes coisas que mudarão o modo como empresas operam, sendo que a maioria acredita que essas tecnologias são exclusivas, cada uma com sua rota de uso independente, enquanto a ciência de dados se concentra no uso de dados à administração eficiente, o livro-razão distribuído, blockchain, protege dados, tecnologias que oferecem promessas na melhoria da eficiência e produtividade. A conexão entre blockchain e ciência de dados está no centro de cada uma dessas tecnologias, com a ciência de dados se concentrando na geração de informações relevantes à solução de problemas, enquanto blockchain certifica e armazena dado, ao passo que algoritmos são usados nessas tecnologias regulando interações com os segmentos de dados, quer dizer, a ciência de dados é usada para prever e blockchain para validar os dados. Blockchain permite que parcerias ponto a ponto sejam facilitadas, por exemplo, não explicar adequadamente qualquer abordagem, qualquer par pode analisar o processo e determinar como resultados foram alcançados, qualquer um pode saber se são precisos para usar, como preservá-los, atualizá-los, de onde se originam e como utilizá-los adequadamente, graças a canais abertos do livro razão, em conclusão, blockchain permite rastrear dados do início ao fim. A abordagem para detectar fraude é a capacidade de monitorar desenvolvimentos em tempo real por longo período de tempo, porém, a análise em tempo real permite empresa detectar irregularidade no conjunto de dados desde o início, graças à natureza descentralizada da blockchain.
O espaço da ciência de dados será ocupado por tecnologias inovadoras abrangendo aplicação teórica e prática de ideias, como análise preditiva, big data e IA, sendo que a ciência de dados é a mais importante no mundo dos negócios e comércio, já bem estabelecida. Decorrente o crescimento de dados digitais gerados diariamente é essencial coletar e analisar enormes quantidades de dados conhecidos como big data, enquanto algoritmos de ML processam podendo também ser muito grandes e o GPT-3, maior e mais complicado sistema capaz de modelar a linguagem humana, é composto por 175 bilhões de parâmetros. A Experiência do cliente orientada por dados é o modo como empresas utilizam dados para fornecer experiências valiosas e agradáveis significando reduzir atritos e complicações no e-commerce, front-ends softwares, com interfaces amigáveis. Deepfakes, IA e dados sintéticos comotendências são usados por muitos setores, por exemplo, é considerado de grande potencial quando se trata de criar dados sintéticos ao treinamento de outros algoritmos de aprendizado de máquina, como rostos sintéticos de pessoas que nunca existiram podendo ser criados para treinar algoritmos de reconhecimento facial, evitando preocupações de privacidade no uso de rostos de pessoas reais. Novas tendências, como IA, IoT, computação em nuvem e redes super rápidas como 5G, são pilares da transformação digital e os dados são a fonte usada para gerar resultados, embora tecnologias que existem de modo separado, quando combinadas, fazem muito mais diferença. O aprendizado de máquina automatizado é a tendência que impulsiona a democratização da ciência de dados em que grande parte será ocupada com tarefas de limpeza e preparação de dados que exigem habilidades e são repetitivas, com a AutoML automatizando tarefas, constrói modelos, cria algoritmos e redes neurais e aplica ML através de interfaces simples e fáceis de usar mantendo funcionamento ML fora de vista. A engenharia de IA é disciplina na indústria de tecnologia dedicada ao desenvolvimento de ferramentas, sistemas e processos que permitem a aplicação de IA em situações do mundo real, embora haja aumento nos conjuntos de dados e poder de computação, líderes de TI carecem de habilidades e disciplina de engenharia adequadas para integrar com a IA aumentando valor dos ativos IA à empresas que investem neles. A IoT se relaciona a IoT, lançando luz sobre como consumidores participam da jornada de compra, além disso, envolve análise de dados de perspectiva psicológica após a coleta, seja big data, BI ou CDP de IoT e diversas fontes online e, no geral, a tecnologia ajuda empresas aprimorar envolvimento do usuário e experiência de clientes de modo mais significativo, embora em fases iniciais, especialistas acreditam que mais de 50% da população global está exposta a pelo menos um programa IoT de organizações privadas ou do governo significando que pode ser uma das tecnologias futuras a se popularizar em alguns anos.
Moral da Nota: o setor educacional passou por transformação digital facilitando processo de ensino e aprendizagem via tecnologias como jogos,animações, realidade virtual e aumentada, na forma como instituições de ensino se comunicam com alunos e sociedade. Um exemplo de avanços é Blockchain, que gera valor em diferentes segmentos, como finanças, logística, cadeia de suprimentos, proteção intelectual, etc, estrutura de armazenamento de dados, descentralizada ou não, na qual se baseia o Bitcoin e tem aplicações além das moedas digitais. Blockchain oferece segurança e confiança aos dados armazenados e permite que sejam compartilhados facilmente, sem necessidade de intermediários e,no contexto da educação, instituições de ensino utilizam a tecnologia como estratégia para registro de diplomas e certificados, sendo que o processo de emissão e verificação de títulos e certidões é passível de fraude e realizado mediante produção e verificação do documento físico que pode sofrer falsificação.Através da tecnologia Blockchain é possível registrar com segurança informações dos diplomas e certificados que possibilita verificar a veracidade das informações contidas nos documentos de conclusão.