Cómo ver la evolución de la computación estadística en el período desde ahora hasta 2035.

“La predicción es muy difícil, especialmente sobre el futuro”. – Niels Bohr

Probablemente no debería responder a esta pregunta porque es probable que haga una predicción que volverá a atormentarme (en 2004, Bill Gates predijo que “el correo basura será una cosa del pasado en dos años”). Pero aquí va de todos modos:

  1. El código abierto y la ciencia abierta continuarán aumentando en importancia. Será cada vez más difícil para los entornos estadísticos de fuente cerrada sobrevivir.
  2. Es probable que veamos al menos una implementación alternativa a R que tenga un rendimiento sustancialmente mejor. El candidato más prometedor en este momento es rho.
  3. Las herramientas de almacenamiento de datos (como las bases de datos) continuarán obteniendo más herramientas de estadísticas / ML. Las necesidades de la ciencia de datos impulsarán mucha innovación en el espacio de la base de datos durante los próximos 10 años.
  4. Una nueva generación de herramientas (incluidos los algoritmos IDE y ML) combinará con mayor fluidez las fortalezas de los seres humanos y las computadoras.