数据 科学家与统计学家很多统计学家认为数据科学是关于分析的数据，但并不局限于此。数据 科学家是什么数据 科学家大部分要求有编程和计算机相关的专业背景，什么是-2科学家归根结底，没有数据分析师，-2科学家是不可能成功的，反之亦然，成为数据 科学家，需要花费大量的时间和精力，请充分理解数据理科不好的方面，比如数据分拣与建筑数据生产线。
能让人工智能发展起来的职业有:数据 科学家、AI/机器学习工程师、数据 label professional、AI硬件专家、数据防护专家。1.-2科学家数据科学家属于分析数据专家的新范畴，他们关于-2的说法是对的。2.AI/机器学习工程师大多数情况下，机器学习工程师与数据 科学家合作，同步工作。
数据 科学家机器学习工程师应该具备计算机科学的专业知识，他们通常需要更强的编码能力。3.数据标签专业人才随着数据收藏在几乎每一个垂直领域的普及，数据标签专业人才的需求在未来也将呈现激增的趋势。事实上，在AI时代，数据标签可能会成为蓝领工作。4.AI硬件专家AI领域另一个成长中的蓝领工作是负责创造AI硬件(如GPU芯片)的工业运营。
一群FloridaMuseumofNaturalHistory科学家发出“行动呼吁”，呼吁利用数据解决长期以来关于植物多样性和进化的问题，并预测植物生命将如何在一个日益被人类主宰的星球上生存。在2019年1月1日发表在NaturePlants上的一篇评论中，科学家敦促同事们在他们的研究中利用大量开放获取的数据资源，并通过填充剩余的数据 gap来帮助增加这些资源。
3、哪位学者首次明确提出 数据素养的概念?哪位学者首次明确提出了数据素养的概念:柯克伯恩是世界一流的数据 科学家，自2015年起就职于全球技术和咨询公司Firmboozallenhamilton。他的职位涉及数据 -1/、数据科学研究员和执行顾问，并在科学、机器学习和人工智能等跨学科领域提供思想领导、指导、培训和咨询活动。
