数据不能让你的过去变得更好，但是，它肯定可以创造出一个美好的未来。
近年来，公司在数据科学领域投入了数百万美元。他们对创造一个更好的世界，更好的生活和更好的未来有着很强的信心。
数学，计算机科学和此领域专长，这三个强大的领域重新定义了决策过程。不再靠直觉做为复杂决定的关键。
那些被认为是重大突破的发明在几年后已经成为了过去时。数据科学已经赋予了我们超越想象的可能性。过去的这些年，很多东西都已经衰落或进化。然而，最好的技术还没有到来。我很兴奋能亲眼看到它。
这些图片展示了什么？
我们都知道，图像比文本更容易理解，也容易传达更多信息。基本上，这些图像所描绘的数据科学的过程是一个领域，包括发展、发明、成就以及每件事情对我们日常生活产生的影响。你谈论的政治，经济，科学，生活，体育，几乎所有的一切都是由数据科学服务。而且，我试着在这些照片中捕捉到最好的。
希望你喜欢他们！
20张照片：
1、这个事件标志着”数据科学家”革命的开始。这项研究报告发表后，世界立即承认了数据检测的”潜力”。
数据科学家：二十一世纪最性感的工作
当Jonathan goldman 在2006年到linkedin，商务社交网站工作，那里仍然感觉像个开始。这个公司刚刚有800万个账户，随着现有成员邀请他们的朋友和同事的加入，数量也在迅速增长。但是用户没有与那些已经在那里的人联系。。。
2、麦肯锡的研究报告进一步推动了这场革命，他们的研究报告指出人才在需求和供给方面的增长不平衡。虽然，这个报告只关注了美国市场，但是它逐渐扩散到全球各行业。（图片来源：麦肯锡报告）
在美国，深入分析的人才需求可能比2018年可以供应的多50%-60%
3、这是人工智能的第一次突破。IBM创造了第一个人工智能计算机IBM沃森。它被创建并参与流行的游戏节目”危险”的竞争。最终，沃森击败了两个最危险的冠军（Ken和Brad）.这标志着下一个人工智能的开始。
4、数据科学家在棒球中扮演着重要的角色。在2000年，这引起了需求和可用性球员的数据的突然激增.这就是说，2000年后，数据革命在棒球界开始。（图片来源：Datanami）
5、2009年，Netflix组织了一场竞赛以提高内容推荐系统的准确度和相关度。
这个团队解决了一个难题，也赢得了1，000，000美元的奖金。当然，这是数据科学家史上最值得关注的事件之一。
6、这是最好的统计数据。彼得品牌（Moneyball）解释了统计数字游戏可以让他们赢得即将举行的棒球赛季。他们的流行对白是”在棒球界，目标不应该是买球员，而应该是买赢。为了买赢，你需要买奔跑！”
7、在2012年的总统选举中，Nate Silver正确地预测了50个50州。他用概率论，图论，贝叶斯定理等技术来实现这一壮举。这种准确度水平完全改变了数据预测政治的方式。
8、这将是十年的深度学习吗？这张图片显示了谷歌在过去的4年中采用的深度学习项目的数量。（图片来源：Bloomberg）
谷歌的人工智能：使用一个关键的人工智能技术，在谷歌的软件项目，称为深度学习
9、谷歌的图像识别软件和一个Soduku冠军之间的竞争（人）。当冠军在做她的分析并且尝试找到正确数字时，谷歌的眼镜在几秒内就解决了它。
10、工业机器人在汽车制造厂的行动。这些机器人提供了高精度，低错误率和比人类更快的响应速度。汽车制造业正朝着这种自动化趋势发展。
11、记录压力。是的，压力可以用数据记录。现在，市场上有几个设备和应用程序，可以记录压力水平和预测可能遇到的健康问题。
12、我们谈论新的数据收集方法，这里是另一个。公司已经创建了应用软件来跟踪你的健康水平，并且推荐相应的保健产品。你今天所做的一切，都将产生为数据。
13、探险更容易。这个图像识别软件可以即时翻译文本。当你去一个新的国家旅游的时候，你再也不需要解决不熟悉的语言的困难了。
14、在2012年，另一个突破性研究发生在数据科学领域。在谷歌，一台电脑学会使用16000个计算机处理器的神经网络系统来识别猫。
15、无人飞行器，也被称为无人驾驶机，这是一个预先设定任务的飞机。它可以是安全的（间谍相机），交付活物，监控等。这是一种先进的产生数据的方式，这种数据在早期难以得到。
16、自驾车。来自谷歌、百度、福特的研究者们正在为这个项目努力工作。这是一个从周边环境中学习的机器的完美案例。你看，这辆车可以检测到一个过马路的人吗？
17、每一刻，人工智能都将变得能更好的挑战人类的直觉。机器人现在可以看起来像人类一样。但是，额外的感官知觉依然是个挑战。在不久的将来，你看到我们周边很多物种将会感到困惑。
18、物联网承诺人类一个令人难以置信的未来。创建一个连接设备的网络，让人的生活更快，更方便。（图片来源：The Connectivist）
19、机器学习将促进生命进步。谷歌持续激励人类与他们的项目。这是谷歌真实的项目。它的目的是使机器人更好的用机器学习和先进的图像处理做手术助手。
20、谷歌的趋势显示了在2016年，数据科学有前途的增长。
这篇文章是关于20幅图，它描述了数据科学和机器学习的显著增长。没有人会怀疑数据和技术的融合，可以设计出一个美好的未来。然而，这十年将会亲身体验这个未来。
在撰写这篇文章的时候，我学到一件事情是，如果有人想进入数据科学和分析领域，你不要等待一个更好的时机，而是，现在做，公司正在疯狂地寻找有才华的候选人。成为他们当中的一员吧。
36大数据授权编译，作者MANISH SARASWAT，编译云泥
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