人們嘗試數據是新的時間機器。那么數據科學教給我們什么？今天，使用數據，您可以了解公司在未來5-10年內將獲得多少利潤，并且可以對過去幾十年來成功和/或失敗的原因進行深入分析。觀察是這里的關鍵。數據的微小變化會改變公司的決策。這是一個很大的挑戰：要依靠數據成功地開展業務。那是一種風險，它幫助每個人積累了利潤。

　　這是數據科學教給我們的：

　　1.您所看到的和存在的是不同的

通常，在處理數據時，這可能會發生在您身上，用肉眼看到的模式幾乎永遠不會消失，而是實際上存在的模式。這就是統計數據的來源。這么多的統計學家正朝著數據科學邁進，這是完全合理的，因為數據科學基本上是基于統計數據的。就是如此，它顯示了業務構想與統計數據如何影響它們之間更深的聯系！

　　2.數據科學不是數據分析

數據科學是一片廣闊的海洋，其中的分析部分僅集中在一個很小的區域。數據分析涉及檢查數據是否異常并從中獲取見解。 另一方面，數據科學對應于可以使用該數據回答的問題，并且可以理解這些問題的答案如何幫助正在分析的業務。

確實是業務分析。它是數據科學角色的關鍵。它也可以是產品分析，但是總而言之，數據科學應該回答使業務陷入困境的問題就是這樣。

　　3.聽起來可能很奇怪，但是機器學習是數據科學角色的前提條件

在過去的幾十年中，已經使用諸如Surveys之類的方法收集了大量的客戶數據。如今，在2020年，將從機器中收集數據，以了解它們的行為，以便在未來將它們自動化。2020年是未來幾年世界動態將如何變化的完美典范。機器人技術在行業中日新月異，并且在某些國家/地區，餐館中使用機器人服務！我們肯定已經進化為一個物種，這項創新表明了這一點。

用外行的語言來說，機器學習不過是對機器如何對用戶輸入進行操作以及如何對用戶輸入做出反應的研究/理解。數據對于機器學習至關重要。例如，捕獲一個機器人的運動，然后對該數據運行算法，以預測該機器人以其所需的方式運行的頻率。

了解機器的工作方式以及這些算法的結果代表什么也很重要，因為如今，數據科學家的作用非常全面，并處理大量數據的清理，整理和挖掘，但是在同時，它還深入了解了機器學習算法，這些算法有助于我們進行預測。

　　4.云是強大的力量，數據需要它

云技術本身就內置了一個穩定而強大的引擎，這已成為組織向云遷移，存儲大數據以及運行高性能應用程序的唯一原因。如今，人們正在研究GB，TB和更高級別的數據存儲，需要分析大量數據。在如此龐大的數據上，要在一臺普通PC上一次性在整個數據上運行算法并不容易。此任務需要一臺超級計算機。

超級計算機對組織而言不切實際，這成為轉向云技術的重要原因，因為超級計算機允許將數據以數據包的形式進行存儲，提取和分析，同時將其添加到同一算法中，并將結果也保存在云中。您可以說整個基礎架構都轉移到了云上，令人振奮！

　　5.為什么數據是一臺時光機

讓我們舉一個今年的經典例子：2020年。組織正在裁員嗎？為什么？他們當然還沒有失去所有的積蓄，并且確實在賺錢，但是已經轉移到網上/在家工作的組織仍在賺一些錢。那么，為什么要解雇這么多人呢？

因為數據幫助他們預測了即將到來的衰退，所以他們正在為此做準備。幾天后，您會發現本地市場上的水果和蔬菜變得昂貴。小工具的價格已經開始飆升。這是我們今年面臨的災難的結果。因此，數據正在幫助企業做出決策。

現在已經發生了大約十年。這就是為什么您會看到在過去十年中建立了如此多的新興創業公司，并且它們以光速前進的原因！ 因為他們的決定是建立在對傳入數據進行徹底分析的基礎上的，因此需要多年。世界正在以非常快的速度變化，數據正在一點一點地確定這些變化。

以數據為依據的決策是一個小時的需求，因為我們已經看到了世界如何在一秒鐘內發生變化，并且我們在2020年經歷了這一變化。為未來做準備是至關重要的，因為我們了解自己的生活可以有多快改變了。我們可以利用多年來收集的現有數據以及傳入的數據，由于每年收集的數據量也在迅速增加，在任何領域為未來做準備。想了解更多關于數據科學的信息，請繼續關注中培偉業吧。