作为企业学科，数据科学是人工智能的对立面。一个是不受限制的领域，其中创造力，创新和功效是的限制；另一个则受到有关工程，治理，法规和众所周知的底线的无数限制，尽管如此，AI的企业应用程序所称赞的有形的商业价值几乎总是来自于数据科学。当今认知计算的趋势在数据科学家领域内具有至关重要的独特关联。

强大的图形数据库如何使如此庞大的数据文件的挖掘成为可能，如果没有图形数据库技术的强大力量，挖掘数据本来可以用了几年，非技术记者使用图技术查找模式，您可能会惊讶地发现，这些数据不是由经验丰富的数据科学家筛选和收集的，而是由不会将自己描述为技术性的记者网络进行的。

科技行业的终于开始公开承认与当前大数据驱动人工智能（AI）激增有关的一些挑战以及机遇，这些问题包括技术人员和其他专家在过去一年或更长时间广泛指出的一系列伦理，经济和社会影响，对我们的领导人对这些挑战有些迟来的愤世嫉俗的看法表明，他们对过去一年来广泛的民粹主义和民族主义政治趋势做出了回应（出于自我保护）。

腕上的物联网提供了广泛的可能的好处，但需要解决隐私问题和道德用途，物联网（IoT）即将来临，通过创新一步步改变我们的生活，可穿戴式传感器虽然不是技术和小工具领域的新手，但它代表了物联网的趋势，而且眼前一亮。尽管起步比较摇摇欲坠（将太多的腕式显示器遗弃在橱柜中，但被更便捷的智能手机应用所取代），无源传感器应用和可穿戴技术并不会很快消失。

利用数据科学的公司过着高尚的生活，报告了更多的收入增长，公司增长，底线利润和市场领先的业绩，公司使用结合数据科学结果的“洞察驱动实践”研究和开发成为其特定行业的市场的可能性是后者的两倍，在我们的调查中，有99％的受访者表示数据科学是其公司发展的重要学科，而74％的人认为数据科学是支持不断增长的见解需求的重要学科之一，数据科学平台可帮助公司将数据转化为业务价值。

狮子和龙以未知或不明的偏见形式存在于数据科学的前沿。为了使用高级分析见解，我们必须识别和控制这些偏差。我们很可能会对发现的结果感到惊讶，对于拥有杰出的机器人和人工智能专家的CPDA数据分析师来说，做好数据科学首先是检查您的偏见的问题-首先是人为的倾向以将因果关系分配给断开的事件。