为了开始我们的数据科学月，本文将探讨如何从事数据科学职业，以及需要考虑的关键因素，我们都不能否认数据科学是技术中发展快的领域之一，这意味着它也是就业机会增长快的领域之一，数据科学家分析原始数据并将其合成为易于理解的结果。这是一个相对较新的职业道路，融合了编程、统计和业务逻辑。数据科学家利用他们在编程、统计和机器学习方面的技能来分析数据并使用它来形成结论，他们可能在社交媒体公司工作，并使用用户数据来了解用户习惯并推荐用户喜欢的内容。

虽然大数据现在是全球企业决策的驱动力，但许多公司仍然无法了解其数据所提供的全部潜力。陷入过度报告、分析不足和不断发展的合规问题的雷区，组织可能会陷入瘫痪，无法从其数据中理解真正的含义，并有效地将洞察力转化为行动。

在零售领域，D2C越来越受到大品牌的欢迎，而且这种趋势没有放缓的迹象，为什么会这样呢？毕竟，它允许零售商和制造商摆脱与渠道合作伙伴的合作，从而使他们能够完全控制端到端的消费者体验，以及更多的敏捷性、创新机会和增加收入。

客户提供物联网和机器学习项目的实际实施，从而提供真正的商业价值和积极的投资回报率，随着制造商的联系日益紧密，他们的系统、机器、传感器和其他设备正在生成大量新数据，鉴于生成的数据量庞大，这些数据并不容易分析，这是一项传统制造系统无法应对的挑战——因此制造商错失了宝贵的洞察力。

并非所有机器学习应用程序都取得了巨大的成功，事实上有很多令人失望的事情，从过于雄心勃勃的项目到对成为成品的期望，机器学习充满了虚假的希望。

过去一年已经变得显而易见的一件事是，数字化转型是在这个新的工作时代蓬勃发展所必需的业务需求，创新技术不再是“可有可无”——企业必须创新才能生存，事实上，IDC 估计，到 2024 年，全球数字化转型投资总额将超过 7.8 万亿元。