数据科学无疑是新兴的研究领域。它可以帮助组织处理大量数据并获得业务增长的见解。公司内的数据团队为生产力提供了新的机会，并使其在同行中具有竞争优势。由于在公司领域进行远程工作并不新鲜，因此在当今的疫情世界中，远程工作已变得至关重要。如今，每家公司都被迫在家中工作，以保持业务运转。在这种情况下，数据科学的角色也已转移到远程工作，面临着一系列新挑战，例如访问系统、团队协作、基础设施和生产力。

数据科学包括各种各样的角色，包括数据科学家，数据架构师，数据工程师，机器学习工程师等等。由于这些名称不同，因此它们的作用有些相似，因为它们都负责组织和评估带有其他负债的大量数据。

在研究远程数据科学的优势时，以数据科学家的身份进行远程工作为组织变得更加敏捷铺平了道路。远程工作可以帮助那些完全处于远程状态的人员，以及可以使分布式团队受益的最佳实践，并融合整个组织中的数据实践。

 使远程数据科学工作需要什么？

数据科学专业人员通常是中高级员工。他们帮助企业采取行动的每一步，以取得成功。当谈到远程工作环境时，他们可能会面临巨大的新兴挑战，尤其是数据访问。为了克服这些障碍，数据团队需要集中存储来存储他们的工作。Dataiku公司首席执行官Florian Douetteau表示，中心位置激发了良好的数据治理和协作实践。数据团队可以轻松地一起进行数据科学和机器学习项目。

为远程数据科学实现单个访问点可以简化数据访问，而无需将其移动进行处理。这是当务之急，因为团队需要即时访问格式和架构数据，而不管其存储在何处，其中包括MPP数据库、云数据库、NoSQL存储、Hadoop集群等。

利用正确的端到端平台和工具还可以帮助数据团队远程工作并处理与数据相关的所有事情。这些工具从业务理解到部署一直都在管理数据科学流程。一个好的数据科学和机器学习平台可以为远程数据团队提供其数据科学项目的基础。

此外，从事任何项目都需要组织内各个团队之间的强大协作。这种强大而积极的协作也适用于远程数据科学团队。这是因为数据项目不仅与数据有关，而且还需要各个团队的大力参与才能使项目成功。

在过去的几年中，数据科学领域经历了巨大的颠覆，使数据科学家的工作更加轻松和有效。精通数据科学需要一套独特的技能和知识，包括编程语言、查询语言、NoSQL数据库、，大数据处理框架、数据可视化、机器学习技术、应用统计数据以及出色的业务敏锐度以及强大的沟通技巧。