在“智能”技术发展的时代，“数据科学”领域的发展及其未来50-60年的需求已成为IT议程的主要话题。
我们几乎每天都会遇到“智能”技术，尽管随着时间的推移我们已经习惯了，但这些类型的技术曾经让我们感到惊讶：在线商店和社交网络为我们提供我们可能感兴趣的产品，智能手机通过指纹或面部识别其所有者。功能，以及或“特斯拉”公司的辅助驾驶（自动驾驶）自动驾驶仪。
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2016 年，他们试图计算互联网上存储了多少信息。总数据在 1 购买电话营销数据 .2 zeta 字节内存中 当然，这个数字是近似值，但为了让您有一个大概的了解，让我们举一个这样的例子，而不是说 4.7GB 内存中的 DVD 盘在哪里？圆盘总数，如果我们把它们加在一起，就是 280,000 公里，我们将得到一个长度为 的圆盘集合数据量、对数据分析日益增长的需求，以及我们如何充分利用如此多数据的问题的答案，以及创新的快速发展，导致了数据科学家这一职业的诞生，引起如此多的兴趣。
数据科学使用机器学习技术，因此计算机可以像人类一样自行学习。众所周知，我们拥有的信息越多，练习的次数越多，我们的工作就会越好。在人工智能研究过程中，人们决定机器也应该具有自我学习和发展的能力。也就是说，简而言之，数据科学家的主要任务是实现机器自学的能力。
悲昤，但是让我们回答一个经常引起兴趣的问
题。你总了？不，我们教机器？时间是我们这个时代最宝贵的资产。机器比人类工作得更快，并且可以同时完成多项任务而不会出错，占用了节省了很多人的时间和精力。
为了节省最多的业务、人力、金钱、时间等资源，“数据科学”是必须的。
另一种机器学习技术是神经网络，神经元可以让计算机识别模式，从而可以自我训练。别担心，机器人不会。机器只是我们能教的东西，它们无法自行做出决定，可能会在 为什么应该在博客上使用带有统计信息图表？ 50 到 60 年内创造出一种接近人类大脑的技术。目前，这方面的工作已经失败，然而，“智能”家居和自动驾驶汽车等自主系统表明，未来还有更多有趣的技术等待着我们。
神经网络可以应用于任何地方——寻找先例（这在
美国司法系统中尤其流行）——预测某些产品的需求。在医学 by 列表 中，神经网络可以处理巨大的数据库。并发现影响患者健康的意外因素，甚至可以准确诊断最复杂的疾病，但正如我们之前提到的，当他是否能按照自己的“品味”自己画画的问题仍然是相关的。
数据科学和人工智能技术有助于基于大型数据库更好
地了解人们并准确预测他们的愿望。最重要的是，它在短时间内完成 关于 工作 联系我们 了工作，他是一名企业家，他是一名数据科学家，在另一个比较中，想象一下，在汽车时代，你去上班。每天一匹马。
作为儿子，我们可以说，理论上有望创造出比人脑运转更好的机器，但目前还没有创造出接近人脑的系统，未来无法得知。也许你可以在这个世界级的大计划中发挥作用。
