您是否对数据科学感兴趣，但是对数据在现实世界中可以用来完成的工作却一无所知？了解一些数据科学如何有助于预测和预防现实世界中的问题的示例，各行各业的人们对使用数据科学来了解更多有关改善其决策的显着趋势的兴趣日益浓厚。它还有助于预测事件并防止意外后果。

人工智能在能源行业中如何成为下一件大事的信息，但实际上，它确实被大肆宣传，而且远没有有人认为的那样，随着政府寻求从化石燃料过渡并扩大可再生能源的发展，诸如风能之类的清洁能源正在增加。国际能源署（IEA）预测，全球可再生能源供应将在2019年至2024年之间增长50％，此外近签署的Covid-19刺激救济法案中包括的清洁能源规定将进一步促进可再生能源的部署。

鉴于大型企业拥有大量数据，单个部门几乎不可能知道整个组织范围内存在什么数据以及多少数据，更不用说理解和管理这些数据了，这意味着要可靠，迅速地管理成千上万的员工对数据的访问将是一项艰巨的任务。那么，为什么组织仍在尝试通过其集中的IT团队来管理对其数据的访问？

如今，几乎每个企业都依赖于云或SaaS应用程序，从CRM电子商务和市场营销自动化应用程序，它们都是开展业务和制定决策的地方，因此有97％的组织使用SaaS应用程序，或者业务用户渴望在自己的系统中利用SaaS数据进行分析，机器学习和AI培训数据集，客户支持或产品开发，不足为奇，这就解释了为什么公司越来越多地将其SaaS应用程序数据用于提取并集成到其整个DataOps生态系统中的原因，但是以高效有效的方式进行操作可能会充满挑战且成本很高，尤其是如果您使用API​​访问存储在供应商应用程序中的数据时，尤其如此，幸运的是，有一些具体的方法可以使它变得更容易且更具成本效益。

令人惊讶的粘滞信念是，机器学习模型仅反映数据集中现有的算法偏差，而其本身并不会造成危害，为什么尽管有明确的相反证据，但公正的模型的神话仍然对我们研究团体中的许多人如此具有吸引力？算法不是公正的，某些设计选择要比其他选择更好，认识到模型设计是如何影响危害的，便开辟了新的缓解技术，这些技术的负担不如全面数据收集的负担。

根据您的情况，为AI项目配备人员的方法有多种，这是找到适合您的方法的方法，通常当一家公司希望对AI产生重大影响时，他们会雇用一些数据科学家，并将他们放在自己的团队中，而无需考虑企业结构，这是一个错误，因为它经常导致筒仓，其中很少进行跨功能的通信，从而导致AI解决方案的有效性崩溃。