作者
OleksiiKharkovyna编译
夏夜
当下我们生活在数据的时代里。机器学习和数据分析技术已经成为了我们当今生活密不可分的一部分。那接下来会怎样呢？
在这篇博客中，我不打算预测数据科学面对的未来是什么，不会去猜测它的未来是光明有前途，还是毫无希望。这里我只结合自己，还有我认识的一些人的经历，提供一些决定性因素帮忙做预测。
抛开这些，我先大致勾勒一下今后10年影响数据科学未来的关键因素。我希望它会在工作流程上带给你一些有价值的见解。不用多说，这只是我的个人预测。如果你感兴趣，请继续读下去！
数据科学的未来：我怎样看待？
1、更多的数据科学策略
数据科学就是通过定量的方式解决问题的一门学科。在过去，由于缺少数据或数据处理能力，我们只能依赖其它东西，比如“独裁者的突发奇想”、“专家的直觉”和“普遍的共识”等。今天，这些根本都不管用了，而且毫无疑问，10年后它们的作用会更有限。数据科学家转而在搭建一些系统，这些系统可以输出语音、预测、给出期望并输出真正的结果。
数据科学技术的泡沫不会破裂，相反，数据驱动策略的引入将继续占据主流。更多的人会
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