数据科学并不是什么新鲜事物
但近来它的普及率猛增了，部分原因是技术的进步允许存储和处理大量信息，并且竞争日益激烈的市场需求要求建立的同类企业，减少不必要的重复工作并更快地产生结果，而且，通过在一处提供代码库，可视化和数据模型，关键贡献就不会被忽视或未被使用，

哪些新元素将用于收集或处理数据？
多的企业将启动机器人，终的数据将成为数据科学的金矿，机器人将通过图灵测试，使我们误以为是人类。公司已投资数十亿美元，创建了机器人来通过消费者了解行为自然语言处理并分析结果数据，该数据现在已由全球数百万用户生成，它不仅是专门的子集，还包含自互联网诞生以来收集的所有用户行为数据标志，而数据是数据科学家的金矿。Bot数据构成了一种新的，丰富的数据流，该流本质上是社交性的，并针对馈送机器学习算法进行了优化，平台上使用漫游器来捕获用户的人口统计信息，流量费率，销售转化或任何活动或API请求，并利用该数据来确定有前途的细分市场或跟踪流量和销售模式。

为了应对变化，数据科学家（及相关领域）的角色将在2021年如何调整？
首席营销官将有效地成为数据分析师。首席营销官需要成为数据科学家吗？这个问题曾被问过，但从来没有一个时候有效的营销与技术如此紧密地联系在一起，要保持领先地位，首席营销官现在需要利用技术和数据在正确的时间将正确的信息传达给正确的客户-并准确地衡量这些努力的结果CMO已经定期使用数据科学技术来提高营销活动的效率，客户的行为方式-不仅是他们的人口统计-使行销主管能够发送针对性强的消息，客户流失模型可以帮助识别可能退订或停止购物的客户，从而为保留策略提供依据，营销主管的角色将成为充分利用客户数据的代名词。

数据科学正在发生哪些变化，这些变化将导致分析水平的提高？
使数据科学家可以将精力集中在公式化数学问题上。而且尽管概率模型通常需要大量内存才能运行，但是越来越多的基于云的解决方案正在帮助数据分析师克服这一障碍，明年您还会看到什么？智慧城市的数量将继续增长，政府对数据科学的需求也会随之增长，城市越来越多地使用物联网（IoT）解决方案和其他通信技术来解决交通方面的许多问题。拥挤导致气候变化以犯罪为主。

这些所谓的智慧城市正在公开提供数据以促进创新

这在一定程度上要“智慧城市倡议”提供的1.6亿元资金，这些项目的目的是鼓励工程师，科学家和决策者共同努力，以改善城市地区的生活，这项创新背后的推动力是数据科学，随着数据收集收集有关环境，基础设施，和活动，我们还可以指出其他数十种数据科学趋势，但其中一个首要主题是：大多数公司和政府机构已经开始意识到大数据和数据科学的重要性，我们用于执行数据科学的工具和技术的改进将终完善该领域-并帮助从业人员提供真实，具体的价值。