数据科学和物联网如何塑造未来

物联网(IoT)已成为21世纪最重要的技术之一。物联网由不断扩大的传感器和机器网络组成，它的兴起正在提高生产力，为新产品和服务的创造提供动力，并使我们能够收集比以往任何时候更多的关于我们世界的数据。

最近的统计数据证明了数据科学和物联网将如何塑造技术的未来。到2025年，全球物联网设备的数量将达到750亿AuManufacturing．特别是在澳大利亚，物联网的技术市场预测是光明的Statista:

• 到2027年，预计物联网市场收入将达到6.3270亿美元(9.707亿澳元)。
• 澳大利亚物联网市场的主要参与者智能家居技术公司预计2027年的市场规模为6.256亿美元(9.598亿澳元)。
• 预计到2027年，澳大利亚的物联网收入将达到6.3270亿美元(9.1584亿澳元)的市场规模。

数据科学和物联网是相互关联的——数据科学领域对物联网的发展至关重要。物联网的创新进一步证明了数据科学在现代科技领域不可或缺的作用，并进一步提高了该行业本已一流的就业能力。物联网行业已经存在数据科学人才短缺的问题这个行业还在继续扩张美国对数据科学人才的需求也将继续扩大。

数据科学家以及其他有兴趣加深数据科学和物联网知识的个人，可以通过学习JCU在线的数据科学研究生文凭(物联网)开始他们的旅程。

是什么让数据科学对物联网有价值?

物联网从根本上讲是指计算机和机器使用网络相互“交谈”，这一过程完全通过数据交换来实现。因此，如果数据是物联网运行的燃料，那么数据科学物联网算法将这些燃料转化为有用的东西。

JCU科学与工程学院工业副院长Daniel Christie认为，数据科学对物联网系统具有重要的价值创造功能。“数据科学获取并利用通过物联网系统和技术收集的数据，并通过分析和可视化将其转化为可以为组织或企业创造价值的东西。数据科学组件可以从物联网技术的使用和部署中提取和理解价值。”

例如，虚拟助手，如亚马逊Alexa使用机器学习来增强语音识别功能。如果没有数据科学家来实现Alexa设备的核心语音命令功能，那么Alexa设备所依赖的复杂硬件和网络设置将毫无价值。

语音识别只是数据科学实现的众多以物联网为中心的能力之一。物联网设备利用各种各样的数据科学功能来支持其运行所需的关键功能。

物联网数据科学家的关键技能

由于物联网行业专注于创建直接与物理世界交互的设备，因此该行业的数据科学需求有些特殊。以下是物联网数据科学家需要了解的一些关键领域:

大数据关键技能:实时流分析

物联网的好处之一是它产生的大量数据。为了在这种背景下工作，物联网数据科学家必须熟练操作和处理大数据，特别是大规模流数据。

实时流分析对于需要快速设计复杂用户请求的答案的设备或需要为用户提供设备正在监视的内容(例如工厂车间)的实时可见性的设备来说，这是必要的。由于许多物联网服务同时从多个传感器接收数据，因此能够将多个数据流聚合在一起至关重要，这样就可以将它们作为一个整体进行分析。

关键机器学习技能:强化学习

机器学习技能对于许多数据科学和物联网服务的功能至关重要。深度学习的知识尤其重要，它为语音识别系统等系统提供了动力。

物联网数据科学家需要理解的最重要的机器学习类型之一是强化学习。强化学习框架使深度学习神经网络能够通过“惩罚”错误和“奖励”成功来从错误中学习。使机器能够自主运行的物联网服务，例如自动驾驶车辆使用的物联网服务，通常依赖于强化学习。

强化学习经常被比作一个游戏，在这个游戏中，数据科学家设定游戏规则，算法来执行它。通过无数次的模拟，该算法了解哪些行为赢得了游戏，哪些行为输掉了游戏，直到它最终变得足够熟练，一旦部署到现实世界中，就能持续成功地运行。

这些技术技能对于数据科学家识别和解决复杂问题以使物联网系统有效工作是必要的。克里斯蒂指出，在设计阶段，数据科学家必须能够“通过物联网系统/解决方案的设计和部署收集到的数据来理解你试图回答的问题/问题。”物联网系统必须“有效地分析、询问和沟通，为问题提供真正的解决方案”。

物联网数据科学家的关键技术

作为物联网团队的一部分，要有效地工作，对整个物联网设计和部署流程有一个功能上的理解是很重要的。

克里斯蒂表示，对物联网技术的深入了解对数据科学家来说至关重要。为了理解“可能性的艺术”，数据科学家必须知道如何“设计和实施物联网系统/解决方案，以收集所需的数据来理解和回答问题”。这些知识也确保了数据科学家能够确定给定物联网系统数据收集过程的局限性，使他们能够做出“适当的考虑”，以确保数据分析过程在各种现实环境中是可行的。

数据科学家应该了解的关键数据科学和物联网技术包括:

计算机辅助设计与绘图

CAD软件是物联网设备设计和工程过程的关键部分。对于数据科学家来说，从物理设计的角度理解他们正在工作的设备的基本结构和物联网开发过程，CAD知识是必要的。

物联网计算硬件

大多数物联网设备需要紧凑，并依赖于紧凑的计算硬件来运行。物联网开发人员使用的两种常见硬件框架是树莓派和Arduino，这两种框架都允许在单个芯片板上创建功能齐全的计算机。了解物联网硬件框架可以让数据科学家了解他们可以在多大程度上推动项目的设备上分析功能。

数据科学家可以通过自我学习对这些技术有一个基本的了解——Arduino和树莓派都是开源框架，树莓派最初是作为计算机科学学习工具发明的。

云计算

大多数物联网产品使用云计算作为其服务的一部分在云服务上的支出预计还会增长到2022年增长20.4%。通过利用云处理，低功耗的物联网设备可以执行复杂的任务，否则它们将无法执行这些任务。云还为物联网服务提供了一个中央存储库，用于分析来自所有已部署设备的数据并向其推送更新。依赖大数据处理的物联网设备尤其依赖云服务。

虽然物联网数据科学家不需要了解云工程，但了解可用的云服务以及如何使用它们是非常可取的。大量的云提供商提供数据存储、管理、转换和分析服务。数据科学家必须对这些服务有深入的了解，以了解他们可以利用哪些工具来推动他们的物联网项目。

需要了解的重要云服务包括:

• 云服务都是为了物联网的分析，例如ProSpace。
• 专业数据存储和处理业务例如Snowflake，这是一家云数据仓库提供商，旨在与物联网数据科学工作流程集成。
• 主要公共云提供商，例如谷歌云平台、亚马逊网络服务、微软Azure和IBM云。许多物联网公司将平台托管在这些提供商上，并利用他们提供的各种服务，包括数据库存储、数据仓库、ETL、大数据处理和分析。

所有这些供应商还提供专用的物联网服务管理平台，可以与各种设备和协议连接。

边缘计算

云计算指的是在物联网设备网络之外进行的计算，边缘计算指在设备所连接的网络内部处理数据的实例。边缘处理可以发生在设备本身，也可以发生在作为设备和互联网之间网关的专用物联网服务器上。

边缘处理任务通常依赖于机器学习和其他数据科学功能来操作。例如，安装在工业设备上的许多边缘传感器使用机器学习算法来预测何时发生故障设备需要预防性维护．

边缘计算的开发是为了改善物联网服务，并且是该行业越来越重要的一部分。在设备上直接处理数据的能力意味着设备可以更快地响应用户请求，这对于需要能够快速分析并对其环境做出决策以安全有效地运行的自主机器来说是极其重要的。

数据科学和物联网如何塑造澳大利亚经济

从使用和创新的角度来看，澳大利亚经济与物联网有很强的联系。澳大利亚政府是该政策的倡导者工业4.0范式该公司设想了物联网驱动的第四次工业革命，澳大利亚各地的行业已经看到了采用物联网技术的积极成果。

此外，澳大利亚政府的数码经济策略指出物联网是到2030年可以改变澳大利亚经济的技术之一。该战略预计，物联网将对基础设施、制造业和空间技术等领域做出重大贡献。

澳大利亚公司在物联网方面做了什么?

澳大利亚与物联网的接触远远不止于购买其他地方生产的技术。许多澳大利亚公司都是物联网创新者，这表明该国为那些想在该行业发展的人提供了很多机会。此外，澳大利亚的物联网存在并不局限于特定的经济部门，成功的物联网和数据科学创新是由成熟的企业巨头和前沿创业公司推动的。

必和必拓

这家澳大利亚矿业巨头在研发上投入了大量资金，其中就包括物联网领域。该公司正在努力利用物联网自动化其大部分工作流程，包括重型卡车、火车车厢装载和钻孔。自主训练已经在该公司的西澳大利亚铁矿投入使用，提高了生产率，降低了维护成本。

FBR (fka Fastbrick Robotics)

FBR是一家专注于建筑的机器人公司，它的首要产品是名叫哈德良的砌砖机器人．依靠精密的激光制导传感器网络，哈德良可以每小时自主砌200块砖，是人类能力的10倍。FBR以前是一家初创公司，现在在澳大利亚证券交易所公开交易。

FactoryOne

FactoryOne是物联网和数据科学融合的完美代表。该公司提供了一套传感器，为工厂提供实时的、特定于机器的能源消耗监测。这些数据被发送到云端，客户可以通过自助服务分析仪表板实时监控，该仪表板可以自动识别工厂能源使用的低效率。

成为JCU的物联网数据科学家

数据科学和物联网相互关联，共同推动技术创新。对于任何想成为科技行业专业人士的人来说，物联网中的数据科学职业都是一个高需求的角色，牢牢地定位在前沿。

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