成為數據科學家所需的 8 項必備技能

隨著數據的力量被釋放和看到，似乎每個行業的組織中都有一個巨大的漏洞需要數據科學家來填補。 學生和專業人士都在通過學習數據科學課程和專攻特定技能來響應這一需求。

然而，構成數據科學家的整個包是什麼？ 一個人如何成為公司爭相支付的數據科學家？

下面，我們概述如何。

技術能力

這些可以通過學位、課程、專業和認證來學習。 關鍵是在實踐中跟隨學習。

統計分析

統計分析有助於從存儲的數據中生成統計數據。 然後可以分析結果以推斷洞察力並得出關於被分析實體的含義。

編程技巧

您將使用編程語言來組織、清理和理解數據。 因此，您需要熟練使用它，以便有效地執行這些基本任務。 工作並精通 R、Python、Perl、Java、C/C++ 和 SQL 等語言。 Python 和 R 是數據科學中最重要的編程語言。

數據挖掘和處理

這是從龐大的數據庫中獲取見解和信息的過程。 使用某些方法，發現知識，然後將其用於製定業務決策。

擅長處理非結構化數據

非結構化數據不是以預定義的方式組織的。 數據科學家需要意識到他/她使用的大多數數據都是非結構化的，因此，還要培養管理和收集有價值見解的技能。

SAS和其他分析工具的知識

分析工具將幫助您生成有助於公司的見解和信息。 一些最流行的分析工具包括 R、Pig、Hive、Hadoop 和 Spark。 這些工具的認證可以進一步幫助您的職業生涯。

非技術技能

無論數據科學家的技術專長如何，他/她都需要開發非技術方面以及其他職業方面。 這些包括：

對業務的理解

最終，與公司合作的數據科學家正在努力為企業創造增長和利潤。 對企業的運作方式、對他們來說什麼是重要的等有深入的了解，這將有助於數據科學家了解要挖掘哪些數據以及如何挖掘。

由於每家公司每天都在生成大量數據，因此數據科學家的工作變得非常艱鉅。 了解公司如何運作、企業如何成功，將有助於他有效地將自己的技術技能引導到公司可以體驗實際增長的方向。

數據直覺

數據直覺是廣泛使用數據的結果。 它是在邏輯上和表面上似乎不存在時感知數據中的模式和可能性的能力。 它還知道真正有價值的數據位在哪裡。 顯而易見，這種對數據的接近和直覺並非易事。 它伴隨著經驗，讓自己在不同的環境中接觸到不同類型和數量的數據。

發展這種無法量化的直覺可以使一個人成為不可或缺的數據科學家。

溝通技巧

雖然一個人不需要成為英語或任何其他語言的巫師，但應該知道如何有效地與另一個人交流想法。

數據科學是一個複雜而專業的領域，大多數人並不了解它的具體細節。 使用行話是沒有用的。 數據科學家需要做的是將高度複雜的概念提煉成通俗易懂的術語和易於理解的示例。 當一個人參加會議時，這種技能在說服和談判中很有用。 如果數據的非技術用戶能夠理解您所解釋內容的癥結，那麼您就已經很好地溝通了。

以上是掌握複雜而迷人的數據科學世界所需的所有技能的綜合列表。 請記住，掌握這些技能需要時間。 到那時，繼續獲得工作經驗並從事自己的項目。 它們都在讓你變得更熟練。

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