探索性数据可视化是数据科学令人兴奋的组成部分。获取有关您的定性数据科学家如何构建这些可视化的提示，可视化是数据科学家族中经常被低估的成员，在数据科学方面，大多数都在考虑处理大量数据，并使用复杂的算法和人工智能技术从巨大的数字未知领域中解脱出来的财富，如果我们不花时间将分析的视觉元素组织成某种全面的格式，则分析毫无意义。

为了保护自己免受可能永远不会发生的假想未来，IT投入了过多的时间和金钱，而是专注于如何从逆境中获得力量并通过抗脆弱性实现积极的破坏，无论是从基础架构，网络，存储还是从应用程序开发的角度来看，IT专业人员都知道“面向未来”这一短语，未来证明背后的想法是“它是预测未来并开发方法以程度地减少对未来事件的冲击和压力的影响”，然而在这种期望下，技术人员倾向于创建可能永远不需要的功能和冗余。

物联网，大数据和强大的客户关系一直是从硬件业务转变为整体解决方案提供商的催化剂，谈到物联网，大数据和强大的客户关系如何推动松下从硬件业务向整体解决方案提供商转型，IoT，AI和云之类的技术如何成为从消费产品空间到B2B市场的转型的一部分？

数据分析现已成为企业的重要工具，但使用方式却在迅速变化，这是如何做，借助人工智能（AI）和机器学习，企业正在产生比以往更多的数据。信息的大量涌入是数据科学家被冠以 2020年有希望的工作，并一直排名的原因，更多的数据导致需要更多的人来解释该数据。

帮助市场营销，供应链和商业发展，特别是在AI从通用数据向广泛数据转变的过程中，有一些我们正在应用AI的较受欢迎的领域将帮助专业人员发挥作用，因此为专业人士考虑AI，您是营销商您想了解谁可以很好地执行您的广告活动，或者您的供应链负责人有采购或入站风险负责人，并考虑天气干扰是其中的因素之一，或假设您是一名商务专家，近在假期期间，您一直在考虑定价优化，促销，放置以及在圣诞节假期内交付礼物的订单优化作为示例。

这些事件是数据隐私和安全领域发生较大而深刻变化的征兆，这对组织如何考虑和管理这两者具有重大影响，可以利用有关某人的出生地点和日期的信息来预测其社会安全号码，仅使用公开可用的信息，我们观察到了该人与他们的出生数据之间的相关性，发现对于年龄较小的同类相关性允许对私有进行统计推断。