用于处理与AI，机器学习和深度学习有关的引人入胜的学科（包括统计学，数学和计算机科学），并为您提供过去一个月的有用“”清单，您可以在解决数据科学问题的过程中使用。

为了使企业商业智能（BI）部署成功，至关重要的是，不仅要在要捕获的数据上而且还要在要交付给业务用户的分析上建立治理层。没有全面的治理层，用户将失去对分析和BI团队的信任，并且无法在BI支出上建立可靠的ROI。

为了在 AI/ML 模型上取得更大的成功，通过准确的业务理解、清晰的数据理解和高数据质量，今天的 API 优先组织必须转向真实的时间数据收集，构建了各种数据库和数据管道，牢记终结果，构建了专注于数据消耗的数据架构，无论是对非常大的数据集进行快速查询还是大海捞针。

在商业智能方面，速度并不是虚荣指标，因为数据只有在新鲜、准确和可操作时才有价值，当及时且可用的方式交付给合适的人时，分析和商业智能 (BI) 可以彻底改变组织的决策方式。事实上，根据德勤的一份报告，CEO 使用数据来推动决策的组织实现其业务目标的可能性要高77%，另一方面缺乏数据或不完整或不准确的数据可能会产生各种负面后果，从误导性报告到错误结论再到决策缓慢。

现今社会大数据对于很多企业都至关重要，随之而来的问题就是数据分析师对稀缺，根据报告到2025年数据分析师稀缺人数达到300万人，数据分析师人才便成为了一个热门的稀缺职业，但是不管什么行业都需要有专业的技术，只有掌握了真正的数据分析核心点才会被社会认可，被企业重用，今天CPDA作为数据分析师比较早的培训机构就来为您解答怎样才能做到真正的数据分析人才。

随着数据集变得越来越大和越来越复杂，只有AI，物化视图和更复杂的编码语言才能从中收集见解。在“下一步行动”中，我们将探讨高级分析为下一波创新铺平道路的方式，人脑比其他任何类型的数据都能更好地处理视觉数据，这是好事，因为我们的大脑处理的信息中约有90％是视觉的，与其他刺激相比，视觉处理和反应都更快地发生，有没有想过为什么在凝视电子表格时会很容易挑出图像中的细节而使头部受伤？大脑处理视觉或图像数据的速度快于文本或数字行中数据的速度。