数据科学家需要解决的问题

数据科学家在工作中需要解决的问题主要包括以下几个方面：

1.为智能企业AI准备数据：数据科学家的重要功能是识别和准备正确的数据。他们需要清理、组织、挖掘和收集来自不同数据集的数据。这是一个非常艰苦的过程，76%的数据科学家认为这是他们工作中比较糟糕的部分之一。数据之争要求数据科学家在维护日志以防止系统中的数据重复的同时，在不同的平台上以不同的格式和代码精简TB级数据。为了克服这一问题，数据科学家可以***用基于人工智能的技术，让数据科学家在其功能上保持敏锐和更强大。

2.从多个来源生成数据：组织以各种格式从不同的应用程序、软件和工具获取数据。对于数据科学家来说，处理大量数据是一个巨大的挑战。这个过程需要手动输入和编译数据，这非常耗时，并且可能导致重复或错误的决策。当数据被适当地用于企业AI的比较佳功能时，它可能是比较有用的。

3.识别业务问题：问题识别是稳定运行的一个重要方面。在构建数据集和分析数据之前，数据科学家应专注于识别与企业运营相关的关键问题。在设置数据集之前，有必要找到问题的根源，而不是跳到机械的方法。数据科学家可以在启动任何分析过程之前维护受监管的工作流程。工作流程必须考虑到所有业务利益相关者和关键方。

4.将结果传达给非技术利益相关者：数据科学家的角色与业务策略相一致，他们的基本目标是改善组织中的决策。数据科学家面临的比较大挑战是与企业高管沟通他们的结果或分析。大多数管理者或利益相关者都不了解数据科学家使用的工具和设备，因此，为了通过企业AI现模型，向他们提供正确的基本理念至关重要。

5.数据安全：随着大数据的广泛应用，数据安全成为一个重要的问题。数据科学家需要***取一系列措施来保护数据的安全，包括安装高级加密和机器学习安全系统来保护数据，以及遵守所有安全规范，旨在避免耗时的审计，以提高运营效率。

6.高效协作：数据科学家通常与数据工程师一起为组织开展相同的项目。良好的沟通渠道是必不可少的，以消除任何冲突。

7.非特定KPI指标的选择：有一种误解，认为数据科学家可以独自完成大部分工作，并为组织面临的所有问题提供现成的解决方案。这给数据科学家带来了巨大的压力，也降低了其的工作效率。对于每个组织来说，有一套确定的指标来衡量数据科学家提出的分析是至关重要的。

8.数据质量问题：无论是数据收集过程多么精简，我们用于建模的数据总是一片狼藉。数据科学家80%的宝贵时间都花费在发现、清洗以及组织数据上。仅仅留下了20%的时间用于真正的数据分析。整理数据并不有趣。对于“垃圾输入进去,垃圾输出出来”这句话，我知道它的重要性，但是我真的不能享受清洗空白格,修正正则表达式,并且解决数据中无法预料的问题的过程。

以上就是数据科学家在工作中需要解决的主要问题，这些问题涵盖了数据准备、业务问题识别、结果传达、数据安全、高效协作以及数据质量问题等多个方面。