數據科學關鍵字列表
Neo4j 圖數據科學旨在讓數據科學家通過綜合的圖分析技術輕松實現更精準的預測。用戶可以通過圖算法庫、機器學習和數據科學方法改進模型。Neo4j圖數據科學已被廣泛采用并大規模實施，輕松處理數千億個節點和關系。
花旗銀行美國消費者分析部門主管Murli Buluswar介紹了花旗銀行創建基于人工智能和數據科學的實用分析系統的實戰經驗，其中包括如何確定最佳的業務目標，花旗如何在客戶體驗等領域使用數據和人工智能，以及如何在整個組織中建立以數據為中心的文化等主題。
到2027年，全球人工智能市場預計將以33%的復合年增長率增長。但這種顯著增長伴隨著一個隱藏的風險：由于人工智能偏見和實施過程中缺乏問責制而造成企業的聲譽損害。2022年，數據組織將圍繞其人工智能系統建立強大的自動化流程，使其對利益相關者更加負責。
本文將重點介紹處理數據的第一步，也可能是最重要的一步——數據收集。
替代數據可為企業獲得競爭優勢帶來機遇，但將其整合到業務工作流程中的成本可能比你想象的要高。
應勢而為 圖數據科學在中國大行其道。
美國連鎖百貨公司Kohl s圍繞Google BigQuery對其數據戰略進行了現代化的改造，并且引入了第三方的數據集和算法，以進一步完善其正在推行的個性化和商業化工作。
數據科學、機器學習和人工智能有可能以深刻的方式改變醫療保健行業。在本期采訪中，皇家飛利浦(Royal Philips)首席醫療、創新和戰略官Shez Partovi博士為我們介紹了這些技術在改善患者治療效果、診斷疾病等方面發揮的重大作用。
從軟件工程師到數據科學家等，十個炙手可熱的 IT 職位正在通過數字服務、先進的反欺詐措施等方式改變著金融業。
數據科學可能是解決業務問題的最熱門工具，但存在缺陷的項目可能會造成重大損失，并導致決策者誤入歧途。
數據科學正在迅速發展，并將廣泛應用在當今世界的所有行業領域中。本文將介紹數據科學如何改變醫療保健行業，以及用于醫學和生物技術的數據科學的各種基本概念。
數據科學家目前仍很短缺。一些公司通過設立培訓計劃以重新培訓員工去擔任數據科學職位，從而填補這一空缺。
數據科學技術如今已在許多組織中占有一席之地，數據科學家正迅速成為以數據為中心的組織最受歡迎的角色之一。數據科學的應用程序利用機器學習等技術和大數據的力量來獲取深入的見解和新的功能，其中包括預測分析、圖像和對象識別、會話人工智能系統等。
在未來將會出現一種數據結構，以無縫地將企業內部的數據和公共數據整合在一起。
機器學習是人工智能(AI)的一個分支，而數據科學是數據清理、準備和分析的學科。人們需要了解每種技術的工作原理，以及它們是如何一起工作的。
不斷變化的客戶需求、市場需求縮小的風險以及實體店的客流量減少等只是零售商在運營時可能面臨的一些挑戰。許多企業依靠數據科學和商業智能工具超越競爭對手，并在充滿挑戰的市場中保持優勢。
人工智能有可能徹底改變企業品牌的社會知名度，從而為采取更為精明的營銷方式鋪平道路。
人工智能和機器學習經歷了巨大的增長，這是因為越來越多的企業尋求快速、低成本、創新的方式來使用大數據。但是，為了有效地部署這些技術，企業的團隊必須緊跟最新的數據科學趨勢。
銷售行業的很多組織一直對能夠與客戶互動以促進銷售方式的數字技術有著濃厚的興趣。數據分析就是其中的一項技術，而許多組織選擇使用數據科學進一步提高業務效率。
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