人们尝试数据是新的时间机器。那么数据科学教给我们什么？今天，使用数据，您可以了解公司在未来5-10年内将获得多少利润，并且可以对过去几十年来成功和/或失败的原因进行深入分析。观察是这里的关键。数据的微小变化会改变公司的决策。这是一个很大的挑战：要依靠数据成功地开展业务。那是一种风险，它帮助每个人积累了利润。

　　这是数据科学教给我们的：

　　1.您所看到的和存在的是不同的

通常，在处理数据时，这可能会发生在您身上，用肉眼看到的模式几乎永远不会消失，而是实际上存在的模式。这就是统计数据的来源。这么多的统计学家正朝着数据科学迈进，这是完全合理的，因为数据科学基本上是基于统计数据的。就是如此，它显示了业务构想与统计数据如何影响它们之间更深的联系！

　　2.数据科学不是数据分析

数据科学是一片广阔的海洋，其中的分析部分仅集中在一个很小的区域。数据分析涉及检查数据是否异常并从中获取见解。 另一方面，数据科学对应于可以使用该数据回答的问题，并且可以理解这些问题的答案如何帮助正在分析的业务。

确实是业务分析。它是数据科学角色的关键。它也可以是产品分析，但是总而言之，数据科学应该回答使业务陷入困境的问题就是这样。

　　3.听起来可能很奇怪，但是机器学习是数据科学角色的前提条件

在过去的几十年中，已经使用诸如Surveys之类的方法收集了大量的客户数据。如今，在2020年，将从机器中收集数据，以了解它们的行为，以便在未来将它们自动化。2020年是未来几年世界动态将如何变化的完美典范。机器人技术在行业中日新月异，并且在某些国家/地区，餐馆中使用机器人服务！我们肯定已经进化为一个物种，这项创新表明了这一点。

用外行的语言来说，机器学习不过是对机器如何对用户输入进行操作以及如何对用户输入做出反应的研究/理解。数据对于机器学习至关重要。例如，捕获一个机器人的运动，然后对该数据运行算法，以预测该机器人以其所需的方式运行的频率。

了解机器的工作方式以及这些算法的结果代表什么也很重要，因为如今，数据科学家的作用非常全面，并处理大量数据的清理，整理和挖掘，但是在同时，它还深入了解了机器学习算法，这些算法有助于我们进行预测。

　　4.云是强大的力量，数据需要它

云技术本身就内置了一个稳定而强大的引擎，这已成为组织向云迁移，存储大数据以及运行高性能应用程序的唯一原因。如今，人们正在研究GB，TB和更高级别的数据存储，需要分析大量数据。在如此庞大的数据上，要在一台普通PC上一次性在整个数据上运行算法并不容易。此任务需要一台超级计算机。

超级计算机对组织而言不切实际，这成为转向云技术的重要原因，因为超级计算机允许将数据以数据包的形式进行存储，提取和分析，同时将其添加到同一算法中，并将结果也保存在云中。您可以说整个基础架构都转移到了云上，令人振奋！

　　5.为什么数据是一台时光机

让我们举一个今年的经典例子：2020年。组织正在裁员吗？为什么？他们当然还没有失去所有的积蓄，并且确实在赚钱，但是已经转移到网上/在家工作的组织仍在赚一些钱。那么，为什么要解雇这么多人呢？

因为数据帮助他们预测了即将到来的衰退，所以他们正在为此做准备。几天后，您会发现本地市场上的水果和蔬菜变得昂贵。小工具的价格已经开始飙升。这是我们今年面临的灾难的结果。因此，数据正在帮助企业做出决策。

现在已经发生了大约十年。这就是为什么您会看到在过去十年中建立了如此多的新兴创业公司，并且它们以光速前进的原因！ 因为他们的决定是建立在对传入数据进行彻底分析的基础上的，因此需要多年。世界正在以非常快的速度变化，数据正在一点一点地确定这些变化。

以数据为依据的决策是一个小时的需求，因为我们已经看到了世界如何在一秒钟内发生变化，并且我们在2020年经历了这一变化。为未来做准备是至关重要的，因为我们了解自己的生活可以有多快改变了。我们可以利用多年来收集的现有数据以及传入的数据，由于每年收集的数据量也在迅速增加，在任何领域为未来做准备。想了解更多关于数据科学的信息，请继续关注中培教育吧。