14您需要成功的最多需求数据科学技能

数据科学技术技能

为了提出数据科学家提出正确的问题，开发良好的分析模型要想成功地分析调查结果，他们必须具备各种需要特殊培训和教育的“硬技能”。以下是数据科学家通常需要的8种技术技能。

统计数据。由于数据科学家经常应用统计概念和技术，所以对他们来说，对统计学有良好的理解是很重要的。熟悉统计分析、分布曲线、概率和其他统计元素帮助数据科学家收集、组织、分析、解释和呈现数据——更好地使他们能够与数据一起工作以找到有用的结果。

微积分和线性代数。能够应用数学概念来理解和优化拟合函数来匹配一个模型到一个数据集，这对于从模型中获得准确的预测是非常重要的。此外，数据科学家应该善于利用降维来简化涉及高维数据的复杂分析问题。这些技能在机器学习中也很重要——例如，训练人工神经网络在大量数据上。

相关的编码技巧。许多数据科学家学习了必要性的编程。它们通常不是编码大师，通常没有计算机科学学位，但他们熟悉基础知识。数据科学家的流行编程技巧包括Python的知识，r，sql和朱莉娅语言。

预测建模。能够使用数据来使预测和模型不同的场景和结果是数据科学的中央部分。预测分析在现有或新数据中寻找模式，以预测未来的事件，行为和结果;它可以应用于不同行业的各种用例。结果，数据科学家的预测建模技能大量使用。

机器学习和深度学习。虽然数据科学家不一定需要与人工智能技术合作，但他们越来越多地被希望与之合作的公司聘用实现机器学习应用他们训练算法学习数据集，然后在数据中寻找模式、异常或见解。因此，对精通机器学习中使用的有监督、无监督和强化学习方法的数据科学家的需求正在上升。技能深度学习该公司利用神经网络创建复杂的分析模型，尤其有助于数据科学家脱颖而出。

数据争吵。花费在数据科学项目上的80%以上的时间通常用于争论和准备数据以供分析。而大多数的数据准备任务落在数据工程师身上，数据科学家可以从能够做基本的数据分析，清洁和建模任务。这允许他们能够处理数据中的不完美，例如缺少字段，错误标记的字段或格式化问题。数据争吵技巧还涉及从多个来源和按摩数据格式收集数据以与所需的算法一起使用。

模型部署和生产。数据科学家将大部分时间建设和部署模型。他们需要能够选择正确的算法，然后使用培训数据进行监督学习方法或运行算法，以自动查找无监督的学习中的群集或模式。一旦模型产生所需的结果，经常会产生数据科学家使用数据工程师，必须将其部署到生产环境中，以帮助他们的组织在持续的基础上做出实际的业务决策。

数据可视化。特别是在处理集合的时候大数据能够以视觉上吸引人的格式呈现分析结果是另一项重要的数据科学技能。数据科学家必须有使用数据讲故事的能力为了突出并解释他们所产生的见解，数据可视化是他们与业务主管和其他利益相关者沟通这些见解的核心方式。因此，他们应该掌握Tableau、D3.js或其他各种可视化工具的使用，这些工具可以广泛地帮助实现这一过程。

非技术和软技能

除技术技能外，对数据科学家拥有一个重要的是软技能。如上所述，许多数据科学家需要能够翻译分析结果，并将其报告给他们的业务同事。此外，某些与生俱来的特质可以帮助他们以探究的思维看待大量数据，形成分析假设，并发现数据中隐藏的知识宝石。这六项软技能是一个全面发展的数据科学家的组成部分。

商业知识。在许多组织中,数据科学团队属于业务范围，而不是IT或集中的分析组。即使事实并非如此，他们的工作仍然集中在商业问题上。因此，数据科学家需要对业务及其所在的行业有深刻的理解。这有助于他们更好地提出数据分析问题，确定公司应该使用数据的新方法，并知道哪些分析问题应该优先处理。

解决问题。数据科学家经常要求在非常大的数据干草堆中找到信息针。为此，他们提出了与商业机会或问题相关的假设，然后尝试通过分析数据来验证。像他们通过分析过程工作在美国，他们需要具有解决问题的敏锐头脑，以弄清楚如何将各个部分放入等式中，并在其他任务中确定哪些数据应该包含或删除。

好奇心。好奇，提出问题并渴望不断学习是作为数据科学家拥有的重要技能。好奇的思想能够通过大量数据筛选，以找到答案和见解。数据本身不断发生变化，因此重要的是不要以您接近数据的方式自满来令人满意，或者将自己限制在数据中源自数据的结论。

批判性思维。对数据科学家来说，批判性思维能力也是至关重要的。他们需要能够评估数据集，分析结果和各种附加信息，形成关于有效性和相关性的判断。用怀疑的眼光看待数据有助于数据科学家得出准确和公正的结论。

沟通。每天处理数据的数据科学家比任何人都更了解数据及其细微差别和复杂之处。当然，它们作为数据科学应用程序的一部分产生的发现也是如此。他们需要能够成功地沟通他们对数据的理解，并解释分析结果，这样业务主管和员工就可以利用这些信息做出好的决策。

协作。作为更大团队的一部分，能够工作也很重要。数据科学家们通常需要互相协作，并使用数据分析师，商业领袖，主题专家，数据工程师和其他组织中的其他人。

为数据科学家学习资源

由于需要许多技术技能，数据科学不是一个可以在几周内或通过随意的在线课程、代码学院和训练营掌握的领域。通常，数据科学家有各种学位和证书，他们参与持续学习最新的最新情况数据科学技术和工具。然而，对于那些希望开始的人来说，现在有越来越多的资源和机会可用。

许多大学提供学位在本科和研究生水平的数据科学中。此外，通过Coursera和Udemy等网站提供各种在线课程和其他学习资源。如果您要了解数据科学的基本原理或基础，许多分析软件供应商和传统的代码学院计划还建立了特定的数据科学培训课程。

现在是利用这些资源的好时机。随着越来越多的公司希望雇用数据科学技能的人员，以及这个领域的人才短缺继续下去，对训练有素的数据科学家和其他分析专业人员的需求只会继续增加。