数据科学已经彻底改变了企业AI,如果提供有价值的见解,以做出数据驱动的决策,那么数据科学有很大的升级潜力。
数据科学家面临的7大挑战及解决之法
数据科学已经彻底改变了企业AI,如果提供有价值的见解,以做出数据驱动的决策,那么数据科学有很大的升级潜力。每天,全球各地的组织都在寻找2.5万亿字节的数据,以获得对其业务的见解和价值驱动的行动。为了实现这一目标,需要高技能的科学专家或数据科学家参与开发业务中的企业AI。在不断增长的业务领域中,数据科学家的每一个行动都有助于改进业务的功能。
所有的职业都会遇到一定的障碍或挑战,数据科学家的角色也不例外。许多企业未能充分利用数据科学家,将其置于错误的角色或不提供必要的要求。根据LinkedIn,当今数据科学家的十大技能包括机器学习、大数据、数据科学、R、Python、数据挖掘、数据分析、SQL、MatLab和统计建模。大多数数据科学家都可以在他们的电脑中运用这些技能;然而,这些技能还不足以让他们担任正确的角色以实现最佳的业务增长。
下面来探讨一下,当今数据科学家面临的共同挑战。
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