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数据科学领导者凭借其技术人才和管理专业知识统治着企业行业

硬件 时间:2021-10-23 21:40:05

如今,数据正在先进技术的脉络中流动。算法和人工智能的整个概念都是建立在这样一个概念上的:向机器提供堆积如山的数据,比如我们大脑中堆积如山的信息,然后将这些数据用于各种操作,即我们如何使用大脑进行操作。这个想法很容易理解,但它有一个复杂的功能结构,属于数据科学的主题。

2021年的数据科学行业见证了十年来一些最大的数据科学领导者。2021年对于数据科学家来说将是关键的一年,因为组织越来越依赖于从大数据中获得的见解来做出关键决策。越来越多的应用程序正在使用Python创建,对端到端人工智能解决方案的需求也在增加。在这个领域有很多工作,但是,没有足够的数据科学家。根据ASA的一份报告,近70%的企业主更喜欢数据科学专业的求职者,到2021年,职位空缺数量预计将增长到272万。

我们看到数据科学对企业的巨大影响;然而,有些人比其他人更发达,特别是在金融方面。我们看到了巨大的进步,这在很大程度上是因为这些组织目前拥有大量数据。与金融业一样,金融业在使数据变得有用方面有着悠久的历史,因此,在许多这样的组织中,现在形成了一种合理的数据驱动文化,而且他们还热衷于将这些能力扩展到新的信息种类。

数据科学领导者是指有能力利用数据科学和业务分析见解,为业务决策、战略、执行和更有效的组织领导提供信息的高级管理人员。管理者需要拥有这个关键的和不断发展的知识基础,以最佳地利用为他们的数据科学团队生产的信息,以基于分析洞察力提供业务解决方案。

数据科学在媒体中也发挥着相当大的作用。这就像了解你的人群,帮助他们发现他们珍爱的内容,帮助他们吸收这些内容,确保在各种平台上理想地共享这些内容。这是一个地点,尽管分布极为真实。自数字时代开始以来,我们所看到的数据呈指数级增长,很快就会在任何时候回落。说实话,我们很可能只是观察到了一些更大的迹象。未来几年,信息量将持续增加。新信息将作为我们的数据科学模型的火箭燃料,提供更好的模型以及新的和富有想象力的用例。

大多数雇佣数据科学领导者的组织通常都会寻找博士学位。在相关领域或在机器学习模型方面具有丰富经验,他们通常会放弃获得技术人才所需的管理经验,这可能会妨碍数据科学领导者的运作。管理经验将有助于领导者与公司的非技术人员建立联系。

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