数据科学在发展中有什么难题

数据质量不一致、数据隐私保护、复杂的数据处理和分析、人才需求与供给不匹配、业务理解与数据科学融合等。

其中，数据质量的问题包括数据缺失、噪声和错误，这会影响模型的准确性和可靠性。

数据隐私保护是由于数据涉及敏感信息，需要保护个人隐私和商业机密。

复杂的数据处理和分析要求处理大规模数据、非结构化数据和多源异构数据。

人才需求与供给不匹配是指数据科学领域对具有深厚技术和领域专业知识的人才的需求远远超过供给。

业务理解与数据科学融合是指数据科学家需要与业务领域专家紧密合作，理解业务需求，并将数据科学应用于实际问题解决。

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