数据增长似乎是不可讨论的。2020 年，每个人每秒生成 1.7 兆字节的数据，而今天，一个人需要超过 1.8 亿年才能从互联网下载所有数据。肯定有机会使用这些数据来做出决策，这就是为什么94% 的公司表示数据对其业务增长和数字化转型很重要的原因。 在此背景下，数据科学领域提出了让数据变得有用的使命。如何处理如此大量的数据以向企业提供见解和建议？这是聘请数据科学家来回答的黄金问题之一：美国劳工统计局预测，到 2026 年，数据科学领域的工作岗位数量将增长约 28%。 但你有没有想过数据科学家可以解决什么类型的问题？举个例子，在 Rock Content 中，我们采用一种方法来预测客户何时会在基于数据的决策之前 流失。
它与现实生活和学习环境中处理数据有何不同？
在您的日常生活中，您可能没有适合每个场景 最新数据库 的现成数据集。如果是的话，也许你可以考虑反思一下。当然，这将是您交付结果的主要驱动力。关于这一点的思考是：如果你没有处理过，你如何回答你的主驱动器的结果？ 从这个问题来看，有必要强调一下：数据科学肯定是在数据出现之前就开始的。我强烈鼓励数据科学家将大量精力投入到问题定义上，而不仅仅是考虑最终将交付的分析产品。生意是第一位的。总是。 例如，这与营销人员制定年度计划时非常相似。例如，仅仅因为每个人都在谈论，就很容易在虚拟宇宙中出现。但是，等等：你为什么想进入虚拟宇宙？您想解决什么业务问题？请记住：战略永远先于战术。
总结：将数据科学家聚集在一起讨论业务
总而言之，有一些讨论涉及数据科学家的角色被可以 电子邮件列表 自动应用机器学习的新工具所取代。我强烈不同意。这些工具可能正在扼杀那些只编写代码而不进行解释的角色，或者只处理冰山一角的角色。 那些能够深入海洋的人可能不容易被替代。它需要多种技能，在数据之前就付诸行动。数据科学不仅仅是讨论算法和调整模型。这就是理解为什么我们有这么多数据科学家做得非常出色并且来自科学、技术、工程和管理以外的不同领域的答案：这一切都是为了探索和使用硬技能作为可学习的工具，这将有助于交付业务改进。
