随着科技的飞速发展，我们的每一次点击、每一次浏览都被转化为数据，成为可分析的宝贵资源。各大公司对数据的渴求近乎贪婪，他们珍视每一次与用户互动产生的数据，害怕有任何遗漏。在这背后，隐藏着一种对细节极致追求的盈利逻辑。
想象一下你在某宝浏览商品，不久后，当你再次刷新页面，会发现新的商品推荐或相似的商品广告跃然眼前。这就是网站通过数据分析预测你的购物偏好，利用Preictive Analytics预测分析为你量身定制的独特体验。这只是数据科学（DS）在广告领域应用的冰山一角。
数据科学领域的专业人才需求正面临巨大的缺口。麦肯锡全球研究院的报告指出，“Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity”预测，到2019年，美国将缺少约14万至19万具备深度数据分析能力的专业人才，以及超过150万能够利用大数据分析进行决策的管理人员。这一人才短缺的趋势还将继续扩大，因为基础设施建设、持续的创新竞争以及对大数据在公共安全领域的应用等领域的快速发展都需要大量数据分析人才。
数据科学涵盖广泛，涉及数学、统计学以及计算机科学中的算法和数据结构等领域。Python、R和SQL是这一领域最常用的编程语言。该专业的应用领域非常广泛，从科技、媒体到体育等行业都有巨大的需求。例如，美国的NBC Universal和MLB等巨头都在积极运用数据科学，他们急需掌握处理大数据的技术人才。如今，Excel已经无法满足企业对大数据的处理需求，取而代之的是如Hadoop、Spark和Hive等工具进行分布式计算。
当前，“大数据”已成为炙手可热的词汇，反映了数据科学领域的重要性。许多大公司都在使用Data Bricks等基于Spark的平台来处理大数据的清洗和建模。随着技术的不断进步和应用领域的拓展，数据科学将继续在各行各业发挥重要作用，为我们的生活带来更多便利和惊喜。
