頂尖科學家數量

1、后的關鍵驅動力。
然而，數據質量和可訪問性問題繼續破壞機器學習策略，只有能夠利用高質量數據和數據科學專業知識快速部署其模式的企業才能獲得競爭優勢。
本報告包括：金融服務中最新的機器學習趨勢和使用案例；COVID-19如何影響機器學習模式和投資；采用機器學習的主要障礙；金融數據科學家的角色如何演變；證明機器學習是現實而非“炒作”的技術進步。

2、資。
在過去的四個學年里，教授學生在本科和研究生階段構建或部署實用人工智能模型所需技能的課程數量分別增加了102.9%和41.7%。
2016-20學年教授學生構建或部署實用人工智能模型所需技能的本科課程數量 根據計算機研究協會(CRA)的一項年度調查，過去10年中，北美有更多的人工智能博士畢業生選擇在工業界工作，而選擇在學術界工作的則更少。
在過去十年中，選擇行業工作的新AI博士比例增加了48%，從2010年的44.4%增至2019年的65.7%。
相比之下，進入學術界的新AI博士比例下降了44%，從2010年的42.1%降至2019年的23.7%。
2010-19年北美學術界或工業界新AI博士就業情況 CRA的調查顯示，在過去10年中，人工智能相關博士在美國獲得的CS博士學位總數中所占比例從14.2%上升到2019年的23%左右。
與此同時，其他以前流行的計算機科學博士的受歡迎程度有所下降，包括網絡、軟件工程和編程語言。
與2010年相比，編輯者獲得的博士學位都有所減少，而人工智能和機器人/視覺專業則大幅增加。
2010-19年北美新增國際人工智能博士(占新增人工智能博士總數的%)經過兩年的增長，北美從大學到行業工作的人工智能教師人數從2018年的42人下降到2019年的33人(其中28人是終身教職員工，5人沒有得到護理)。
2004年至2019年間，卡內基梅隆大學。

3、隨著機器學習在金融服務領域的成熟，以及數據科學家扮演更具有戰略意義的角色，Refinitiv的新研究揭示了企業是如何加倍投資以獲得優勢的。
COVID-19只是讓數據驅動的策略和在人工智能（AI）和機器學習（ML）方面的投資變得更加重要。
隨著以往與人才、技術和資金相關的挑戰逐漸減少，企業已經為大規模實施機器學習打下了堅實的基礎。
數據科學社區的增長，無論是在規模上還是在影響力上，是這些發展背后的關鍵驅。

4、市場的醫療支出約占其GDP的10%，但該地區其他大多數國家的醫療支出僅為2-7%。
由于美國的醫療支出占GDP的比重接近17%，這表明亞太地區有很大的增長空間。
亞太地區的藥品生產也滯后，2019年該地區的醫藥出口總額僅占全球總額(3930億美元)的9%。
印度是新冠疫苗的主要出口國和全球最大供應商之一，而日本和中國是主要生產基地，盡管主要用于國內消費。
圖1：按市場劃分的衛生支出/ 圖2：按市場分列的出口藥品二、區域市場概覽中國中國大陸是世界第二大醫藥市場，2019年藥品總銷售額略低于1萬億美元，比日本高出20%。
然而，中國的人均醫療保健支出僅為美國的5%，日本的11%，顯示出巨大的增長潛力。
過去十年，中國大陸當局出臺了一系列政策，鼓勵生命科學產業的發展。
中國的“十四五”規劃和“健康中國2030”政策都將生命科學列為七大戰略增長支柱之一。
未來幾年，有關部門將為國內市場開發專有技術和醫療生產能力提供支持。
政府還提供財政獎勵，包括搬遷費用、啟動資金和稅收補貼。
研發能力顯著增強，1600多種新藥正在研發中，是亞太地區僅次于日本的第二大新藥生產國。
雖然中國國家和省級當局都投資在一、二線城市建設生命科學中心，以促進產業發展，但中國的主要集群仍然集中在長三角、渤海灣和GBA。
大中華區生命科學集群三、生命科學行業公司研發能力西方公司在全球制藥行業占據主導地位，武田是亞太地區唯一一家總收入排名前十的。

5、2021 年度高被引科學家 科睿唯安高被引科學家Highly Cited Researcher 在過去十年中發表的高被 引論文，彰顯出重要且廣泛的影響力。
這些高被引論文的引用量在同學科和發表 年份的所有論文中高居前 在全球科學家和社。

6、由于數據是統治我們生活的無所不在的力量,而且在可預見的未來也將如此,這一領域的工作將前所未有地蓬勃發展.走在這條曲線前面的專業人士會發現,跟上新興工作的步伐很容易.2020年是專業人士緊跟科技潮流掌握新時代技術技能的激動人心的時刻。