数据治理：在数据科学与大数据分析领域，有效地管理和利用海量数据成为至关重要的一环。企业需要建立起一套完整的数据治理机制，这不仅包括了对原始数据进行收集、存储、处理等操作，还包括了对这些过程进行监控和优化，以确保整个流程的安全性、高效性和合规性。因此，掌握良好的数据治理能力已经成为了这一领域内必备技能之一。
大规模计算技术：随着大型企业日益增长的业务规模，他们所需处理的大量复杂问题也越来越多。这就要求有经验丰富的大规模计算技术专家能够运用如Hadoop、Spark等分布式计算系统，以及深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来解决复杂问题，如图像识别、自然语言处理以及推荐系统等。
机器学习与人工智能：机器学习（ML）是推动自动化进程的一个关键因素，而人工智能（AI）则是其更广泛应用的一种形式。通过使用ML算法，可以帮助企业从大量无结构化或半结构化信息中提取有价值的洞察力，并做出基于这些洞察力的决策。而AI则可以让设备更加自主地执行任务，提高工作效率并降低成本。
可视化工具与方法：在任何分析工作中，都会涉及到大量复杂且难以理解的情报。在没有正确可视化支持的情况下，这些情报往往难以被非专业人员理解，从而影响到决策质量。因此，大型企业开始寻求拥有强大的可视化技能的人才，以便他们能够将抽象概念转换为直观易懂的地图或图表，使得更多的人可以参与到分析过程中并作出明智决策。
移动互联网时代下的跨界合作：随着移动互联网技术不断发展，它们正在改变传统行业模式，促使不同行业之间形成新的协同效应。大型公司正意识到，不仅要拥有先进的人工智能算法，还要能将这些创新思维融入现有的商业模型之中，为客户提供全方位服务。此外，与其他科技公司或者创业团队合作也是一个重要方向，因为这有助于快速响应市场变化并保持竞争优势。
