机器学习在大数据中发挥着巨大的作用，是将对我们的未来产生根本性影响的技术之一。
机器学习每年都变得越来越
复杂。我们尚未看到它的全部潜力——除了自动驾驶汽车、欺诈检测设备或零售趋势分析之外。
李炜
英特尔副总裁兼总经理
机器学习是一项快速发展的技，
用于改善日常任务和业务流程。与所有其他人工智能 (AI) 系统相比，机器学习项目在 2019 年获得的资助最多：
直到最近，由于开源平台的主导地 泰國手機號 位，机器学习和人工智能应用对于大多数公司来说仍然是遥不可及的。虽然开源平台旨在让技术更贴近人们，但大多数公司缺乏自行定制必要解决方案的技能。
当价格合理的商业项目开始出现并且这些项目结合了人工智能和机器学习而不需要复杂的配置时，情况发生了变化。此外，此类服务的开发人员还提供目前开源平台所缺少的功能，例如机器学习模型管理。
同时，专家认为，得益于更先进的算法、更深层次的个性化和认知服务，计算机从数据中学习的能力将显著提高。最终结果是机器将变得更加智能，能够读懂情绪、驾驶汽车、探索太空和治愈人类。一方面，智能机器人可以让我们的生活更加轻松。另一方面，存在道德问题。谷歌和 IBM 等巨头正在通过使用可以发现算法缺陷和错误的技术来支持他们的机器学习模型，从而提高透明度。
3. 数据科学家和首席数据官的需求量很大
数据科学家和首席数据官的职位相对较新，但劳动力市场对这些专家的需求已经很高。随着数据量不断增长，数据科学家的需求和可用性之间的差距已经很大。
2019年，毕马威对来自108个国家的3600名首席信息官和技术高管进行了调查，发现67%的人面临技能短缺，其中最短缺的三大技能是大数据/分析、安全和人工智能。
如果我们谈论俄罗斯，猎头网站上目前搜索“数据科学家”有 232 个职位空缺。可以得出结论，这种专业在我们的市场是有需求的。
毫无疑问，如今数据科学家的职业与机器学习工程师和大数据工程师一起成为发展最快的职业之一。如果没有分析，大数据就毫无用处，而数据科学家就是那些使用分析和报告工具收集和分析数据，将其转化为可操作的见解的专业人员。
要成为一名优秀的数据科学家，你需 什么是线索以及如何获取线索？ 掌握以下领域的知识：
- 数据平台和工具；
- 编程语言；
- 机器学习算法；
- 数据处理技术，例如构建数据管道、管理 ETL 流程和准备数据以供分析。
为了改善运营并获得竞争优势，公司 外汇电子邮件列表 愿意向此类专家支付更高的薪水。