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一些趋势：人工智能更加进步、数据科学民主化、生产自动化等等。
数据科学随着社会的发展变得越来越受关注，数据新人培养成为越来越多企业面对的问题。
5月28日，国家互联网信息办公室会同相关部门研究起草了《数据安全管理办法(征求意见稿)》，科技圈哀嚎声一片。《征求意见稿》要求不得以提升用户体验为由收集个人信息、用户可对APP定推广告说...
什么样的数据团队才是顶级的？该何时、怎么样建设自己的数据团队？
几乎所有被调查的大公司都认同“大数据和AI类的项目会为公司创造价值”的说法，但同时也为管理带来了一定挑战。
不道德行为会对组织构成极大的风险，这里是一些识别不道德行为陷阱根源的具体方法和解决方案。
隐私的开放是必然的趋势，所有人的信息都越来越透明，但这种开放不是让你在公司年会穿比基尼，而是大家在沙滩上穿比基尼。
现代企业都期望大数据能为企业服务，本文告诉你搭建数据科学团队所需的人才。
企业IT部门不再仅仅是维护企业本身的业务运作以及数据处理，更多是接入整个生态系统进行业务交互。
数据科学和机器学习已经成为金融界关注的焦点，对公司重塑经营策略有何影响？
我们正将越来越多的选择权拱手让于算法，但是大数据决策背后真的就能带来更好的结果吗？
数据作为一种新型生产要素，成为了《意见》中备受关注的内容。《意见》提出，要推进政府数据开放共享，提升社会数据资源价值。
数据科学工作成果不尽如人意的四个可能原因。如何克服这四大挑战决定了一家公司未来5到10年发展。
大数据应用是整个数据产业的核心，数据怎么去应用，数据能够应用在什么样的地方，数据能够给企业带来什么样的价值，这才是企业客户真正愿意为大数据业务买单的原因。
