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国投（宁夏）大数据产业发展有限公司
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数据科学是一个研究领域，涉及通过使用各种科学方法，算法和过程从大量数据中提取见解。它可以帮助您从原始数据中发现隐藏的模式。
数据科学一词的出现是由于数学统计，数据分析和大数据的发展。
数据科学是一个跨学科领域，可让您从结构化或非结构化数据中提取知识。数据科学使您能够将业务问题转化为研究项目，然后将其转化为实际的解决方案。
为什么是数据科学？在这里，使用数据分析技术的主要优点：
数据是当今世界的精髓。借助正确的工具，技术，算法，我们可以使用数据并将其转化为*特的业务优势。 DataScience可使用机器学习算法帮助您检测欺诈。它可以帮助您防止任何重大的金钱损失，使您无法在机器上建立智能。进行情感分析以衡量客户品牌忠诚度的能力。它使您能够做出更好，更快的决策，帮助您向合适的客户推荐合适的产品，以改善您的业务。
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中国大数据产业发展概况随着互联网，云计算，物联网和信息产业的深入发展，海量数据已成为重要的可利用和宝贵的战略资源。 2011年，麦肯锡发布了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个*领域》研究报告，声称大数据时代已经来临。根据IDC的报告《中国大数据技术与服务市场2013～2017预测与分析》，中国大数据技术和服务市场将从2012年的1.65亿美元增长到2017年的8.5亿美元，复合年增长率为38.7％。中国大数据产业仍处于建设初期，具有规模较小，增长较快的特点。
数据分析师是程序员吗？
数据分析师是程序员吗？不完全是。
我在职业生涯中都担任过这两个职位。
我们公司的数据分析师不需要您了解深入的数学知识，也不需要编写非常复杂的后台程序员。
这两件事是由研究人员和程序员完成的。
人们必须利用自己的优势，
基于数学，我们公司的大多数研究人员都是医生。
根据代码，大数据工程师通常具有3-5年的开发经验。
数据分析师的优势在于可以长期开展业务，并对各种复杂的业务有深刻的了解。
许多看似反逻辑的企业都有很多项目背景，只有那些长期关注该项目的人才能理解。
例如：阿里在购买产品后，经常会看到您在推类似产品。
因为Ali的广告费用帐单是通过点击计算的。