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- 数据科学家的崛起
COVID-19 只会让数据驱动的策略以及对人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的投资变得更加重要。
过去常见的与人才、技术和资金相关的挑战正在逐渐减少，公司已经为大规模实施机器学习奠定了坚实的基础。数据科学社区的规模和影响力的增长是这些发展背后的关键驱动力。
但是，数据质量和可访问性依然给机器学习策略带来阻力，企业只有利用高质量数据和数据科学专业知识快速部署模型，才能获得竞争优势。
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- 最新的机器学习趋势和金融服务领域用例
- COVID-19 如何影响机器学习模型和投资
- 采用机器学习的主要障碍
- 金融数据科学家的角色如何演变
- 技术进步证明机器学习已变为现实，并非只是“炒作”
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72%的金融服务公司将机器学习视为其战略的核心部分
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40%的公司预计新冠疫情将推动加大机器学习投资
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260%2018 年至 2020 年，每家公司的数据科学团队数量增长
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