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。
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。
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？
大体上适用于各种技术工作的申请。
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。
当今数据分析存在一个显著的问题，是数据偏见。
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。
配备各层级人才，确保数据驱动环境下的高效运营；培养企业文化，促成数据驱动式决策流程；建立组织架构，促进数据的共享使用。
大佬们认为机器学习已经到了瓶颈期，但另一部分大佬却说业界太多伪科学，到底怎么回事？
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