对于具有大量和复杂数据管理需求的组织来说，找到合适的数据库一直是一个挑战。随着企业越来越多地在无状态云本机平台上混合并匹配本地和多云环境，数据库所需的性能标准变得越来越高。

预测数据模型仅与它们所包含的数据一样有用，公民数据科学家以及使用COVID-19数据集的任何其他人都意识到了这种事实。尽管使用深度学习的人工智能令人兴奋，但似乎克服数据集成和数据共享的障碍是化大多数与COVID-19相关的分析工作的方法。

数据科学，机器学习，深度学习和人工智能的神秘面纱，同时解释了它们之间如何相互联系，我们定义了数据科学，并探讨了数据科学家的角色 -包括数据准备，建模，可视化和发现。我们还介绍了与数据科学家紧密合作的机器学习工程师的角色。

早期的无服务器计算给许多开发人员和工程师留下了令人讨厌的味道。初，开发人员看到了功能即服务的巨大机会。他们可以以微服务风格编写代码，而不必再考虑扩展或服务器配置。此外，还有望带来额外的优势，这种优势有时被视为无服务器的核心组成部分：“按需付费”。

当今高度复杂的云原生环境中数据保护的动态性，使用正确的工具，可以自动执行许多数据保护任务，以使它们对开发人员基本上保持透明。换句话说，开发人员可以尽力而为，而在很大程度上不受操作相关任务的束缚，令人高兴的是，现在我们有了一种创建策略并保护这些工作负载的方法，而不会影响开发人员，他们可以将他们的工作负载分配到任何需要的地方。

图形数据库的市场预计将增长近三倍，这有充分的理由：图形技术使组织能够构建满足越来越高的用户期望的应用程序，那么用户究竟要求该图解决什么呢？用户要求个性化的环境，尽管图数据对于数据驱动型企业的成功变得越来越不可或缺，但对于企业而言，该技术仍处于相对新生的阶段，但是我们看到图形技术吸引了很多关注。我们还看到了一些用于事务图数据库的常见数据模型。