1樓：
同調論(其實想說的是Persistent Homology)的資料分析
1.材料學
如用傳統方法很難解決的玻璃，amorphous，合金的原子排列。
2.生物學
蛋白質，病毒等。
3.統計學
處理傳統統計學問題。
4.與機器學習的聯合
5.影象處理
做得非常好的有Robert Ghrist，Gunnar Carlsson, V. de Silva, A. Zomorodian, 平岡裕章，H.
Edelsbrunner等人。還有很多知名的（應用）數學家也在做這個方向。
持續同調只是TDA的其中乙個方向，其他諸如Morse Theory等理論也被認為可以或是正在應用於資料分析上。
以上的每乙個方向都可以說上幾天，實際操作中又會遇到很多問題。尤其是逆問題(inverse problem)的發現和解決更是需要與很多其他學科的交叉知識，有特定的問題或需求時再進一步說明。
此領域是新領域，很有前景。
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自學資料分析有工作前景嗎？
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