数据科学关键字列表
Neo4j 图数据科学旨在让数据科学家通过综合的图分析技术轻松实现更精准的预测。用户可以通过图算法库、机器学习和数据科学方法改进模型。Neo4j图数据科学已被广泛采用并大规模实施，轻松处理数千亿个节点和关系。
花旗银行美国消费者分析部门主管Murli Buluswar介绍了花旗银行创建基于人工智能和数据科学的实用分析系统的实战经验，其中包括如何确定最佳的业务目标，花旗如何在客户体验等领域使用数据和人工智能，以及如何在整个组织中建立以数据为中心的文化等主题。
到2027年，全球人工智能市场预计将以33%的复合年增长率增长。但这种显著增长伴随着一个隐藏的风险：由于人工智能偏见和实施过程中缺乏问责制而造成企业的声誉损害。2022年，数据组织将围绕其人工智能系统建立强大的自动化流程，使其对利益相关者更加负责。
本文将重点介绍处理数据的第一步，也可能是最重要的一步——数据收集。
替代数据可为企业获得竞争优势带来机遇，但将其整合到业务工作流程中的成本可能比你想象的要高。
应势而为 图数据科学在中国大行其道。
美国连锁百货公司Kohl s围绕Google BigQuery对其数据战略进行了现代化的改造，并且引入了第三方的数据集和算法，以进一步完善其正在推行的个性化和商业化工作。
数据科学、机器学习和人工智能有可能以深刻的方式改变医疗保健行业。在本期采访中，皇家飞利浦(Royal Philips)首席医疗、创新和战略官Shez Partovi博士为我们介绍了这些技术在改善患者治疗效果、诊断疾病等方面发挥的重大作用。
从软件工程师到数据科学家等，十个炙手可热的 IT 职位正在通过数字服务、先进的反欺诈措施等方式改变着金融业。
数据科学可能是解决业务问题的最热门工具，但存在缺陷的项目可能会造成重大损失，并导致决策者误入歧途。
数据科学正在迅速发展，并将广泛应用在当今世界的所有行业领域中。本文将介绍数据科学如何改变医疗保健行业，以及用于医学和生物技术的数据科学的各种基本概念。
数据科学家目前仍很短缺。一些公司通过设立培训计划以重新培训员工去担任数据科学职位，从而填补这一空缺。
数据科学技术如今已在许多组织中占有一席之地，数据科学家正迅速成为以数据为中心的组织最受欢迎的角色之一。数据科学的应用程序利用机器学习等技术和大数据的力量来获取深入的见解和新的功能，其中包括预测分析、图像和对象识别、会话人工智能系统等。
在未来将会出现一种数据结构，以无缝地将企业内部的数据和公共数据整合在一起。
机器学习是人工智能(AI)的一个分支，而数据科学是数据清理、准备和分析的学科。人们需要了解每种技术的工作原理，以及它们是如何一起工作的。
不断变化的客户需求、市场需求缩小的风险以及实体店的客流量减少等只是零售商在运营时可能面临的一些挑战。许多企业依靠数据科学和商业智能工具超越竞争对手，并在充满挑战的市场中保持优势。
人工智能有可能彻底改变企业品牌的社会知名度，从而为采取更为精明的营销方式铺平道路。
人工智能和机器学习经历了巨大的增长，这是因为越来越多的企业寻求快速、低成本、创新的方式来使用大数据。但是，为了有效地部署这些技术，企业的团队必须紧跟最新的数据科学趋势。
销售行业的很多组织一直对能够与客户互动以促进销售方式的数字技术有着浓厚的兴趣。数据分析就是其中的一项技术，而许多组织选择使用数据科学进一步提高业务效率。
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