自第四次工業(yè)革命被提出以來阐合，圍繞著所謂的工業(yè) 4.0 出現(xiàn)了許多新事物谎柄。例如數(shù)字孿生（Digital Twins）觉鼻、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)或信息物理系統(tǒng)之類作為獨立的元素出現(xiàn)，為許多制造領(lǐng)域的范式轉(zhuǎn)換（paradigm shift）提供了必要的要素棋凳。其中拦坠，最具開拓性的與預(yù)測分析和人工智能相關(guān)，幾年前未能解決的實際問題得以迎刃而解蛹拜。

因此她蛉，為了利用 60 年代創(chuàng)建的算法將信息轉(zhuǎn)化為知識贺坝，數(shù)據(jù)科學成為業(yè)界很有價值的工具慰颊。當數(shù)據(jù)工程師必須面對行業(yè)中的問題時，新的挑戰(zhàn)出現(xiàn)了：他們必須處理未知的過程俘噩、程序辱折、操作郎石、科學和特定的決疑（casuistry），這些都是他們正在尋找的答案财调。因此认吕，數(shù)據(jù)科學家們就像偵探一樣，在每個項目中都在不同的犯罪場景里發(fā)展他們的技能兔触。他們必須將一組新的多學科技能添加到自己的專業(yè)知識中沼昵，以便為每個問題的專業(yè)分析提供所需的附加價值。

每個行業(yè)都需要不同的機器學習和深度學習系統(tǒng)才能從可用信息中獲益审炬。零售行業(yè)是完全以顧客為導向的极金，其背后的機會是買家的偏好和需求、及時交付和庫存最小化潮峦。自然語言處理和媒體分析作為工具被廣泛接受囱皿，為最終消費者提供有吸引力的建議〕类冢考慮到金融科技的需求嘱腥，數(shù)據(jù)科學家必須根據(jù)各種指標，實時調(diào)整商業(yè)交易的欺詐檢測拘悦、匯總和異常檢測或保險策略的特定算法齿兔。

當在工廠設(shè)計和實現(xiàn)過程中，在許多情況下础米，它們都要受到嚴格的質(zhì)量控制愧驱，因此必須盡量減少可變性（variability）。在這個觀點下椭盏，很難驗證基于像隨機森林（Random Forest）等算法提供結(jié)果的操作组砚。盡管存在這樣的現(xiàn)實，但重要的是要注意一些機器學習算法已經(jīng)被歐洲藥典所接受掏颊，作為處理分析數(shù)據(jù)集的有效化學計量技術(shù)糟红。

另一方面，管理機構(gòu)和監(jiān)管機構(gòu)正在慎重觀察锌褒，并立法規(guī)定匣夭，明確必須管理通過人工智能算法獲得的數(shù)據(jù)、過程和結(jié)果勇湃。因此坝总，新一代的數(shù)據(jù)科學家和技術(shù)專家得以誕生，為監(jiān)管咨詢或立法顧問指明了方向迅忙，為協(xié)商一致的數(shù)據(jù)管理開辟了新的道路兆距。當來自人工智能算法的策略應(yīng)用于航空、汽車姆巨、醫(yī)學或制藥等乏尿，并可能會影響人們的健康時姐蝠，必須對整個過程進行監(jiān)控，以確保個人數(shù)據(jù)完整性迂擅。

智能產(chǎn)業(yè)引發(fā)了社會向制造業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域的推動幕柬。人類和設(shè)備生產(chǎn)的大量數(shù)據(jù)迫使特定的技術(shù)突破出現(xiàn)，以管理和處理網(wǎng)絡(luò)中可用的異構(gòu)信息症丁。圖像拆内、位置信息、社交媒體數(shù)據(jù)宠默、交通狀況矛纹、預(yù)測、股票趨勢或文件必須實行實時訪問光稼，以及正在尋找主題的相關(guān)建議或南。這種持續(xù)不斷的知識流動隨時可消費，已經(jīng)成為不可或缺的商品艾君。工業(yè) 4.0 所提供的獨特特性采够，要求專家必須向習慣于知識消費的社會提供內(nèi)容，還要注意一種新產(chǎn)品冰垄，它正被數(shù)據(jù)科學包裝為分布式產(chǎn)品的附加價值蹬癌。數(shù)據(jù)科學家必須熟悉應(yīng)用于數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)上的算法，這一點要求同時具備多學科和專業(yè)知識虹茶。他們肩負著艱巨的使命逝薪，就是如何滿足日益增長的無處不在的數(shù)據(jù)科學服務(wù)的需求。

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