数据分析在未来是有前途的吗？是的。所有的组织每天都会产生大量的新数据，其形式包括数字、文本、音频、视频、图像等，我们称之为大数据，传统的处理软件无法管理。
这种不断增长的大数据需要彻底的、关键的、及时的分析，以创造可操作的见解来解决公司或客户的问题，同时也为公司的未来发展产生想法。因此，数据科学已经成为一个正在飞速发展的行业。
这需要从各个领域汲取技能，如计算机科学、统计学、数学、图形设计、信息可视化、领域知识等。
因此，每个拥有大规模业务的大公司都会需要具有数据科学技能的人管理他们的大数据，以便在不断增长的市场中拥有竞争优势，因此，这样的人在不久的将来总是会被各个行业的发展所需要。
行业用途
金融/银行：数据科学有助于风险评估和监测，避免欺诈行为，跟踪所有的付款，索赔，客户分析，客户体验，以及许多其他此类业务操作。
制造业：数据科学在很大程度上帮助制造过程，以简化整个制造过程，实施人工智能和预测分析等，并避免任何重大设备故障。
医疗保健：在模式识别、分析、统计和深度学习算法的帮助下，数据科学使医疗保健更加高效。
旅游业：在细分的基础上创建客户档案，根据客户的需求和喜好提供个性化的体验，这些都是通过数据科学实现的。
能源行业：由于该行业在市场上容易出现项目成本和价格的重大波动，因此采用数据科学，通过使用各种预测模型，将这种风险降到最低。
医药：除了在开发新药的过程中使用数据科学外，数据科学还被广泛用于所有的临床试验和为这种试验选择人员。
游戏：数据科学被用来弄清客户对各种游戏的反应，并相应地对游戏模型进行改进。
它在其他各个领域也有应用，包括消费品和零售、建筑、通信和媒体、教育、政府等。
根据grandviewresearch.com，2019年全球数据科学平台市场规模为39.3亿美元，预计从2020年到2027年将以26.9%的复合年增长率（CAGR）扩张。
学习资源：
数据科学使用概率、统计、Excel、商业分析以及Python和R等软件语言的知识。
LinkedIn学习。数据科学的基础课程（https://linkedin.com/learning）。
edX（edx.org）。来自哈佛大学、麻省理工学院、加州大学圣地亚哥分校和其他大学的基础和高级课程。
Coursera (coursera.org):来自IBM、谷歌和一些知名大学的基础和高级课程。
Udemy (udemy.com):基础和高级课程。
Udacity (udacity.com):基础和高级课程。
普渡大学。数据科学的研究生课程。
密歇根大学。使用Python的应用数据科学认证。
伯克利执行教育。数据科学在线
