成为数据科学家所需的 8 项必备技能

随着数据的力量被释放和看到，似乎每个行业的组织中都有一个巨大的漏洞需要数据科学家来填补。 学生和专业人士都在通过学习数据科学课程和专攻特定技能来响应这一需求。

然而，构成数据科学家的整个包是什么？ 一个人如何成为公司争相支付的数据科学家？

下面，我们概述如何。

技术能力

这些可以通过学位、课程、专业和认证来学习。 关键是在实践中跟随学习。

统计分析

统计分析有助于从存储的数据中生成统计数据。 然后可以分析结果以推断洞察力并得出关于被分析实体的含义。

编程技巧

您将使用编程语言来组织、清理和理解数据。 因此，您需要熟练使用它，以便有效地执行这些基本任务。 工作并精通 R、Python、Perl、Java、C/C++ 和 SQL 等语言。 Python 和 R 是数据科学中最重要的编程语言。

数据挖掘和处理

这是从庞大的数据库中获取见解和信息的过程。 使用某些方法，发现知识，然后将其用于制定业务决策。

擅长处理非结构化数据

非结构化数据不是以预定义的方式组织的。 数据科学家需要意识到他/她使用的大多数数据都是非结构化的，因此，还要培养管理和收集有价值见解的技能。

SAS和其他分析工具的知识

分析工具将帮助您生成有助于公司的见解和信息。 一些最流行的分析工具包括 R、Pig、Hive、Hadoop 和 Spark。 这些工具的认证可以进一步帮助您的职业生涯。

非技术技能

无论数据科学家的技术专长如何，他/她都需要开发非技术方面以及其他职业方面。 这些包括：

对业务的理解

最终，与公司合作的数据科学家正在努力为企业创造增长和利润。 深入了解企业的​​运作方式、对他们来说什么是重要的等，将有助于数据科学家了解要挖掘哪些数据以及如何挖掘。

由于每家公司每天都在生成大量数据，因此数据科学家的工作变得非常艰巨。 了解公司如何运作、企业如何成功，将有助于他有效地将自己的技术技能引导到公司可以体验实际增长的方向。

数据直觉

数据直觉是广泛使用数据的结果。 它是在逻辑上和表面上似乎不存在时感知数据中的模式和可能性的能力。 它还知道真正有价值的数据位在哪里。 显而易见，这种对数据的接近和直觉并非易事。 它伴随着经验，让自己在不同的环境中接触到不同类型和数量的数据。

发展这种无法量化的直觉可以使一个人成为不可或缺的数据科学家。

沟通技巧

虽然一个人不需要成为英语或任何其他语言的巫师，但应该知道如何有效地与另一个人交流想法。

数据科学是一个复杂而专业的领域，大多数人并不了解它的具体细节。 使用行话是没有用的。 数据科学家需要做的是将高度复杂的概念提炼成通俗易懂的术语和易于理解的示例。 当一个人参加会议时，这种技能在说服和谈判中很有用。 如果数据的非技术用户能够理解您所解释内容的症结，那么您就已经很好地沟通了。

以上是掌握复杂而迷人的数据科学世界所需的所有技能的综合列表。 请记住，掌握这些技能需要时间。 到那时，继续获得工作经验并从事自己的项目。 它们都在让你变得更熟练。

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