数据科学是截至近年来技术领域中很具热度的方向之一。如果您拥有数据科学或者相关专业的工作经验及学位，那么只要大笔一挥、简历一发，一份薪酬可观的职位就会应手而得。但是，数据科学家能成为AI领域的长青树吗?或者说，几年之后围绕数据科学出现的这股热

当前，社会风险出现了复杂化、多元化及动态化等新特点。不仅网络内容生态趋于复杂，国际间因疫情、贸易以及各类突发事件形成的风险议题也层出不穷。风险治理面临前所未有的挑战，也引发从政府、学界、再到业界与民间的广泛关注。新形势下的风险治理迫切需

零售商要想获得成功并不容易。不断变化的客户需求、市场需求缩小的风险以及实体店的客流量减少等只是零售商在运营时可能面临的一些挑战。许多企业依靠数据科学和商业智能工具超越竞争对手，并在充满挑战的市场中保持优势。 以下是零售行业采用商业智能和数

专家对大数据发展趋势的一些预测是值得企业关注的。 很多人都认为大数据是一种流行技术，并将会继续存在。对于一些人来说，有些事情并不那么明确，这关系到大数据分析的未来发展趋势。很多新兴技术正在迅速发展。对于现在或即将使用它们的企业意味着什么?

大数据对我的吸引力已经大不如前了。 回想当年，在我刚开始攻读数据科学硕士学位的天真岁月里，任何与大数据相关的主题都会让我兴奋不已。我试图挖掘每一组数据中属于3V的一部分。我想要从无穷的数据流中提炼出可分析的数据，然后建模、可视化、进行数据转

气候变化是历史上比较大的环境危机。对自然世界的选择是我们自己创造的问题，已经影响了数百万人。这个问题很可能在未来几十年内作为人道主义危机而出现，我们必须立即采取行动。 英国已经在法律中提出了到2050年实现碳中立(是指中立总碳量释放,通过排放多