为什么数据科学培训如此重要？

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如今，公司已将重点转向数据驱动的决策。这是一个全球现象。事实上，据报道 国际数据公司 （IDC 2021），到 2025 年，全球数据将增长 61%，达到 175 ZB。那么什么是数据科学以及为什么它如此重要？ 数据科学领域之所以受到关注，是因为它允许组织有效地处理和解释信息。反过来，领导者使用此分析来做出明智的业务决策、推动增长、优化支出并提高绩效。 让我们更深入地研究并理解为什么有必要学习这个主题以便在组织内做出更好的决策。 数据科学简史 由于技术的兴起，数据科学变得流行。特别是编程语言以及收集、分析和解释数据的技术。1962-63 年，一位美国数学家， 约翰·W·图基在他的文章“数据分析的未来”中预测了一个新领域的出现。另一位先锋， 彼得·诺尔曾担任计算机工程师的他在《计算机方法简述》一书中给出了数据科学的第一个定义。 技术进步，数据收集变得至关重要。IBM 于 1981 年推出了个人电脑。苹果公司于 1983 年紧随其后。在 20 世纪 80 年代，计算以指数速度发展，为企业提供了数字化转型和轻松收集数据的机会。20 世纪 90 年代，技术飞速发展，使得互联网连接、通信和（当然）数据收集几乎变得普遍。 在 2000 年代初，数据变得更加重要，组织开始对寻找模式以做出更好的业务决策感兴趣。对数据科学家的需求急剧增长，数据科学仍然是当今最繁荣的领域之一。

数据科学生命周期 您是否想知道创建、交付和维护任何数据科学产品需要采取哪些步骤？并非所有公司都以相同的方式处理数据科学，但其生命周期通常包括相同的步骤。它经常结合统计实践、数字运算、机器学习算法和预测模型的使用。 通常涉及的五个步骤是： 数据提取 准备 打扫 造型 评估 这个过程被称为 数据挖掘和分析的标准跨行业流程。 通过这些步骤，数据专家利用数据科学的力量来发现可行的见解。这反过来又有助于改变组织的决策。 2024 年技术趋势 您可能有兴趣阅读：2024 年技术趋势 通过正确的计划加速您的职业生涯 与我们分享您的数据，让我们  电话号码清单 的顾问指导您走向卓越 为什么数据科学很重要？ 数据是公司目前拥有的最强大的工具。它有能力讲述一个引人入胜的故事，并指导和影响决策。现在可以根据正确的数据类型快速采取业务行动。无论哪个行业，所有组织如果想保持相关性，现在就必须涉足数据业务。研究表明，数据驱动的组织利润更高，更有可能留住客户。 以下是其有用性的一些示例： 通过利用正确的数据，公司可以制定并实施业务战略，以在竞争中保持领先地位。 领导者可以利用趋势和可操作的信息做出决策来解决业务问题。 可以通过结合统计数据来提出业务增长和扩张的建议。



对于公司来说，通过评估当前的数据战略方法来实现可持续竞争优势是一个很好的机会。 领导者还可以通过分析数据集和未来趋势来推动业务改进并重新评估业务需求。 为什么要成为一名数据科学家？ 你可知道…？根据美国劳工统计局的数据，到 2030 年，该领域预计将增长 22%，是其他职业平均增长率的三倍。现在是开始您的事业的最佳时机 数据科学职业！ 对数据科学家的需求和供应之间存在差距。据一位2021 年进行的调查， 92%的招聘经理认为存在人才短缺。对于有抱负的人来说，这是一个寻找并获得他们梦想角色的绝佳机会。此外，据估计，由于 COVID-19，55% 的公司已开始使用数据分析来提高效率。这些公司和行业自然需要接受过数据科学培训的人才。 A领英报告显示数据科学、机器学习 (MI) 和人工智能是当今 15 个最受欢迎的工作之一。 数据科学家应该具备哪些技能？ 数据分析和建模 问题解决 求知欲 批判性思维 数学与统计学 基本编码知识：Java/Python 是一个额外的优势 了解市场 商业头脑 沟通与协作 可视化和演示技巧 您准备好进入数据科学的世界了吗？ 如果您想在深入之前了解更多信息，请查看数据科学和分析课程由 Emeritus 与世界领先大学合作提供。