数据科学家的能力主要由三方面：较强的数学功底和数字敏感程度、很强的问题解决能力、很强的业务沟通能力。
从本质上看，标准问题牵扯绩效考核，因此业务方才有浑水摸鱼的动力。这是个披着数据问题的办公室政治问题。因此，想破题，一定不能把解题思路引到“有一个完美的数学算法”上面。任何数学算法都解决不了人心贪婪的问题。
数据沿袭信息主要是从操作系统（在处理数据时）收集，以及从数据仓库和数据湖收集-这里存储数据集用于BI和分析应用程序。
大数据时代，数据既在制造业等各行各业得到了广泛应用，并且对人们的生产和生活方式也在产生深刻的影响。对于七夕节，情侣们都喜欢送什么礼物？哪些地方订单量高？哪些年龄群体最有节日“仪式感”？这些“大数据”都能为你解答！
合成数据是在详细的算法和仿真的帮助下系统生成的人工数据。它是完全匿名的数据，是真实数据的绝佳替代品，因为它允许组织创建按需培训数据，无论他们想要多大的规模。
这几年愈演愈烈的大数据杀熟，也让消费者苦不堪言，一些电商平台给用户贴标签，美其名曰”推荐用户会喜欢的商品”，实际上，一旦某一个种类被打上高价消费标签，那么出现的其他种类也会推相应贵一些的产品，网购的时候，有什么搜索小妙招呢？
腾讯云在首届大数据峰会上公布，其大数据平台算力规模已经突破千万核，日实时计算量达百万亿级、日运行容器数超亿级，日计算数据量数百PB，服务的企业客户数超2万家，开源社区代码贡献量超800万行，进一步呈现了自身在大数据领域的顶级实力。
当人们听到“数据挖掘”这个词时，“数据仓库”这个词怎么样？找出数据挖掘和数据仓库之间的确切区别。
