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收集数据是许多企业定位受众的一种方式。想要直接向您的潜在买家进行营销，您需要知道他们感兴趣的东西、他们需要什么、他们在哪里以及怎样才最有可能响应您的广告。

当下无论哪个行业，几乎每家公司的数据都比以往任何时候都多。几乎所有的公司要么想利用这些数据使他们的业务更具竞争力，要么想找到一种方法将其转化为新的收入。但无论如何哪种方式，这些数据丰富的公司都需要一点:更多优秀的数据科学家。

由于人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速发展与应用落地，世界各地的公司正在积极利用AI和ML发展业务 ，甚至投资数百亿美元。这些技术能够对业务与产生深刻的影响，所以Gartner报告预测，未来将“进入分析时代”，到2023年，人工智能和深度学习技术将成为数

“需求牵引，技术驱动。”是今年云栖大会上行颠给阿里云留下的关键词。9月26日，数字双中台领军者云徙科技在云栖大会《双中台驱动营销创新与实践》专场完成今年最重要的技术发布——数字双中台3.0发布，从代码驱动到需求驱动，正是云徙给出的数字双中台3.0的定义。

在2019年云栖大会上，英特尔与阿里巴巴共同宣布，在国际大数据性能基准测试TPCx-BB中，由英特尔支持的阿里云MaxCompute以100TB的数据规模创造世界纪录。

时间序列是一种标准的分析方法，但是较为先进的机器学习工具引入了统计技术，来建立更精确的预测模型。时间是无法倒流的，但是使用现有的工具，您有更好的机会预测时间，或者更准确地说是可以预测时间序列样本中的事件是否会继续影响决策趋势。

9月26日，阿里云在2019杭州云栖大会上宣布，河源数据中心将于10月底正式对外提供服务。这将是华南地区规模最大的绿色数据中心，可容纳超过30万台服务器，将作为深圳地域的新可用区为珠三角地区上百万企业客户提供领先的云计算、人工智能、大数据等服务。

数据可视化在数据科学领域中发挥着重要的作用。在不清楚数据的情况下，要监视和调整数据以使其按照应有的方式执行并不容易。这就是数据可视化发挥作用的地方，它把收集到的数据放到一个可视的上下文中，使数据更容易找出模式、跟踪趋势等。

9月25日，在杭州云栖大会现场，阿里巴巴达摩院揭晓了第二届青橙奖获奖名单。10位青年科研学者经过层层筛选获得了这一奖项，每人将获得达摩院提供的100万元人民币奖金和全方位的研发资源支持。

据阿里统计，若干年后数据可能会达到175ZB的规模，要知道目前阿里巴巴的数据在300PB左右，未来数据的增长速度与规模可想而知。张建峰认为，目前数据的规模、增长率，包括我们支撑数据的处理能力都处于爆发前夕，今天也并未真正处于完全数据化、数字化的时代，未来的数字

近年来随着大数据的迅速发展，各种各样的数据分析技能也逐渐大热，为了找到数据科学领域目前最常用的技能和未来最流行的应用趋势，我们进行了一项调查。

事实证明，数据带来的机会是无数的。对历史数据使用预测分析可以预测新趋势或未来事件，正确分析数据会产生宝贵的见解以设计应用程序。而且你不需要很富有或者特别精通技术就能做到这一点。

数据，被誉为新时代的石油。几乎任何一个企业的IT管理者，都会在演讲、采访或其他形式的交流分享中强调数据的重要性。获取洞察、行为预测、市场分析、业务转型升级……数据能够为企业带来巨大的商业价值。

从数据稀缺到现在有大量的数据，近年来，可用的数据量呈指数级增长，大数据变得无处不在。这是由于数据记录设备数量的巨大增长，以及这些设备之间通过物联网连接。似乎每个人都有收集、分析大数据的力量。

随着周三官方发布的Kubernetes版本1.16进入普遍可用状态，大家都有这样一个疑问：企业数据中心的基础设施的容器、虚拟机、“大数据”平台以及机器学习框架 ，所有的这些最终都要由Kubernetes来编排吗?

理解人工智能(AI)代理或程序的“行为方式”，是未来十年人工智能的关键挑战之一。某些方法提供了对AI程序行为的洞察，对于这些方法，我们称其是具备可解释性的。到现在为止，大多数可解释性技术都集中于探索深度神经网络的内部结构。

拿起一本杂志浏览科技博客，或者在行业会议上和同行聊天。你很快就会注意到，几乎所有来自技术领域的东西都或多或少涉及人工智能或机器学习。而他们讨论人工智能的方式，听起来几乎像是在宣传：人工智能可以解决所有需求!人工智能是来拯救人类的!

如今，自动化不仅应用于机器人领域，它还与其他领域相结合，使技术人员的工作变得更容易，其中一个领域就是数据科学。有很多公司正在为数据科学领域开发工具和产品。在本文中，我们将研究数据科学专业人员可以使用的一些自动化工具。

我们知道，人工智能也可能存在偏差，随着大家对这一点的关注度越来越高，企业越来越需要能够对其模型产生的预测进行解释，了解模型本身是如何工作的。好的一点是，有越来越多的Python库正在开发中，试图解决这个问题。在这篇文章中，笔者将简要介绍四个最成熟的机器学习模型

对于许多企业而言，尽管拥有一流的架构，但他们公司的前端和后端仍然是整个企业的两个独立的部分。前端是客户交互的地方，但是，与后台的集成很少，甚至没有集成，后台是系统运行和数据存储的地方。