在现代社会中，许多行业的进步都依赖于一群高度专注和受过高等教育的科技专家的辛勤工作。无论是通信还是交通领域的每一次重大进步，背后都有无数杰出的专业人士在不懈地维护这些进步，更不用说那些实际开发它们的创新者了。随着事物变得越来越复杂，即使是高度技术化的组织和公司也不得不雇佣外部顾问来处理他们工作中高度复杂的方面。
数据科学是一个先进且高度现代的领域，涉及分析和使用复杂的数据库。对于无数不同行业来说，数据科学可以提供卓越的服务，而且它的应用方式因行业而异。当然，也有一些基本的共性，因为数据科学和数据分析背后的原理是相同的，无论行业如何。
投资数据科学的主要目标是将庞大且极其复杂的数据库转化为可以为合理目标所接受的知识。要做到这一点，不能简单地手动筛选所有数据，因为这将需要非常长的时间，而且不值得。这就是为什么数据科学家花费大量时间开发算法来自动筛选这些数据。然后，使用不同的算法从排序的数据中识别信息。在数据分析过程中的这一点，已经通过统计分析确定了有用的信息。
此外，他们甚至可以使用这些信息来确定各种结果的概率。这甚至可以提高一些行业的安全特性，如工程、医学和空中交通。除了减少不安全的做法和特性外，它还可以用来隔离低效之处，为公司节省大量资金，在某些情况下甚至节省数百万美元。
有这么多不同的科学领域，有时候很难跟上！从医学科学到计算机科学，可能性是无穷无尽的！然而，有一种科学在处理数据管理问题时特别有用。几年前，人们永远不会想到会有太多数据无法有效或高效地处理的问题。但今天处于信息时代，信息太多，时间太少。
幸运的是，有一个有益的领域可以帮助解决这些数据管理问题！当利用数据科学的优势并有计划地理解面临的许多层面的数据时，可以相当快地开发出一个处理数据的系统。有些人特别擅长这项工作，许多数据分析咨询公司就充满了这样的人！如果遇到了数据分析难题，找一家公司帮助在数据上取得突破，并制定一个处理信息的计划，这些信息看起来可能非常令人生畏！
计算机科学的这个领域被称为数据挖掘。数据挖掘正如其名。它就像从山腰上采矿金，只是体力劳动要少得多。利用系统和计算机科学的方面可以更容易地找到正在寻找的数据，当在数据点的海洋中游泳时。
这种工作的关键是通过一个模型来理解数据，并学习如何复制该系统以供将来使用。提取数据是一回事，但能够继续以强大和富有成效的方式使用这些信息同样重要。这个过程通过几个关键步骤来处理和理解数据。首先，当然是对信息进行原始分析。然后是数据库和数据管理方面，这使能够以这样的方式使用可用的数据，以便允许更深入的理解。
还有几种不同的指标，通过这些指标可以处理和理解数据。例如，一个有趣的度量可以帮助确定必要的信息。
这4条规则可以帮助确定正确的数据咨询合作伙伴：咨询顾问的教育程度、解决现实世界项目的经验、他们提供的服务期限、分析专业知识。
Course5 Intelligence：Course5数据科学组织（DSO）专注于遵循组织政策的关键行业，并专注于针对业务、营销、客户、库存和供应链的解决方案。Genpact：Genpact利用数据和领域驱动的分析来减轻不确定性、提高界限并促进增长。通过提供大数据、机器学习、数据工程和数据科学的机会，Genpact产生了实际的业务问题。Genpact是将高级分析融入公司规则的工程师之一。