「数据科学」新时代：机器学习与大数据的融合

在新的数字时代，数据科学的重要性日益增长。随着大数据和机器学习技术的融合，数据科学家面临了前所未有的挑战和 opportunities。

机器学习（Machine Learning）是指计算机可以从经验中学习和改进的能力。这种技术可以帮助我们发现隐藏在大量数据中的规律和模式，从而提高决策的准确性和效率。然而，机器学习所需的数据规模如此之大，以至于需要大数据（Big Data）的支持。

因此，我们看到了机器学习与大数据的融合，即「数据科学」新时代的诞生。在这个时代中，我们可以使用机器学习来分析和挖掘大数据，从而发现新的业务机会和提高决策的准确性。

然而，这个时代也带来了挑战，例如数据质量问题、算法复杂度问题等。因此，我们需要具备强大的技术基础和深入的人类认知来解决这些问题。