Python 取得了惊人成就的大部分原因今天都说明了它的成功，Python 一直简单且一致，为开发人员学习一门新语言提供可读代码和入门坡道，该语言的这些方面，连同其“包含电池”的理念，为业余爱好者和专业人士在过去 30 年里突破开源软件编程的界限铺平了道路。

公司开始在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 上押下更大的赌注，并且组织对首席数据科学家的期望更高，首席数据科学家的很大一部分职责是管理高级管理层对人工智能和机器学习可以做什么和不能做什么的扩展期望，以推动组织向前发展。

大数据时代，数据分析人才已逐渐成为企业的核心竞争力。后疫情时代再次验证了大数据、数据分析成果带来的应用价值。越来越多的人认识到数据分析已经成为职场不可或缺的重要能力！

在处理不同数据源的复杂性之前，您需要了解语义抽象层如何将您从痛苦的世界中解救出来，数据管理专业人员知道，您对数据建模的方式直接限制了您对其进行分析的灵活性。

自动化机器学习（或ML）如何通过逐步实施不同级别的自动化来“使数据科学民主化”，自动机器学习（或 AutoML）作为“数据科学民主化”的途径已经引起了很多人的兴趣，并且也遭到了数据科学守门人的质疑，使对话进一步复杂化的是，AutoML 没有标准定义，这可能使辩论变得非常难以理解，即使是那些精通的人也是如此。

与 COVID 相关的关闭无疑提升了视频流的重要性，然而随着公司、大学、政府组织越来越依赖视频流来交流和共享内容，我们无论如何都看到了这种趋势。再加上电影院和其他娱乐形式的关闭，您将迎来一场视频需求激增的风暴。