2. 需求与供应不平衡

[shuklarani621]

与以前不同，组织目前收集了大量数据。然而，由于将收集的数据分析成有见地的信息所需的资源有限，他们无法理解这些数据。同样，拥有挖掘这些数据潜力所需技能的人才也严重短缺。就像计算机程序员一样，知识渊博的数据科学家供应不足。

造成这种短缺的主要原因是数据科学总体上处于起步阶段。大多数人缺乏有关数据科学的必要知识。因此，为了填补这一空白，重要的是教育更多人了解数据科学和相关领域。与其他教育领域一样，数据科学包括各种子领域，包括计算机科学、数学和统计学。

此外，数据科学的学习曲线陡峭，大多数爱好者都难以掌握。掌握数据科学需要一段时间的原因之一是需要学习的重要技能太多了。幸运的是，有了正确的资源，人们就可以轻松掌握该领域的基本概念。有兴趣的人应该专注于学习 英国电话号码数据 基本技能，这些技能将指导他们掌握数据科学作为职业。


由于线上线下有大量书籍和资源，不可能一下子掌握所有内容。因此，学习者应该精心策划自己的学习路线，避免不必要的混乱，以学习数据科学的实用见解。请注意，经验丰富的数据科学家应该将知识和经验很好地结合起来。

然而，由于数据科学是一个相对较新的领域，因此没有太多经验可依靠。相反，热情的科学家应该以数学和统计学的基础知识为基础。应用数据科学还需要掌握编程语言和多种工具的基础知识。因此，学习者也应该具备计算机科学技能。