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。