数据科学是一个结合数据绑定分析技术和科学理论为业务利益相关者提供洞察力的领域。它的形状、元素和规模使组织能够优化运营、发现新的商机并降低营销和销售等部门的职能绩效。


简而言之，数据科学通过以独特的数据吞吐量优化运营，从而创造出相对于竞争对手的竞争优势。正如福布斯报道的那样，数据驱动的公司赢得客户的可能性高出 23 倍，盈利的可能性高出 19 倍。让我们通读数据科学技术、方法和数据科学的未来。

数据科学和分析在业务中的重要性
用于企业决策的数据科学已经成为现实。它是信息时代创业的基石。该应用程序超越了纯粹的知识外推。精心挑选的结果将有助于最大限度地提高效率。一个常见的例子是重用数据来描绘买家的角色。它尤其可用于营销活动和品牌建设。

具有数据科学技能的专业人员将知道如何在他们遇到的数据中找到有意义的信息。(s) 他带领公司朝着正确的方向前进。公司需要强大的数据驱动决策，他是这方面的专家。数据 科学专业人员是统计和计算机科学各个基础领域的专家。他们利用自己的分析技能来解决业务问题。

数据科学专业人员通过升级的数据科学技能为企业提供的一些重要好处包括提高投资回报率、改善销售、简化运营、缩短产品交付周期以及提高客户忠诚度和满意度。

数据科学和分析的重要工具
业务专业人员的基本数据分析工具和技术是开源和开箱即用选项的组合。

下面列出了其中一些：

Spark
Hadoop
NoSQL
Databases Julia，
SQL、Python、R、Scala、JavaScript等多种编程语言​​​​
数据科学专业人员还使用 Tableau、SAS、Apache 等工具。因此，了解 ScikitLearn、TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等 ML 库至关重要，因为 ML 是数据科学不可或缺的子集。

数据科学的未来
在不久的将来，数据科学专业人士将有能力承担新的业务领域，因为它们至关重要并涉及若干复杂的挑战。因此，企业可以在未来实现指数级飞跃。
根据 IBM 的一份报告，拥有最新数据科学技能的专业人士的职位空缺将会增加。


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