更简单直接的了解下数据科学家

成为数据科学家所需的技术技能

统计分析和利用计算框架的能力来挖掘、处理和呈现非结构化数据块的价值是成为数据科学家所需的最重要的技术技能。

需要精通数学、编程和统计学。一种符合先决条件的方法是有一个能引起共鸣的学术背景。

数据科学家通常拥有统计学、计算机科学或工程学的博士或硕士学位。这为他们与构成数据科学领域实践核心的技术点建立联系提供了坚实的基础。

现在有一些学校为追求数据科学职业的教育需求提供专门的课程。

成为数据科学家所需的其他技术技能包括:

编程

需要具备Python、Perl、C/ c++、SQL和java等编程语言的知识—Python是数据科学角色中最常用的编码语言。编程语言清理、处理和组织非结构化的数据集。

Sas和其他分析工具的知识

对分析工具的理解将从清理、处理和组织的数据集中提取有价值的见解。SAS、Hadoop、Spark、Hive、Pig和R是数据科学家使用的最流行的数据分析工具。认证可以进一步在使用这些分析工具方面建立自己的专业知识。

擅长处理非结构化数据

在谈到处理非结构化数据的技能时，我们特别强调数据科学家理解和管理来自不同渠道的非结构化数据的能力。因此，如果数据科学家正在从事一个营销项目，以帮助营销团队提供有洞察力的研究，那么专业人员也应该非常善于处理社交媒体。

成为数据科学家所需要的非技术技能

现在，我们将把注意力转移到成为数据科学家所需的非技术技能上。这些指的是个人技能，因此，仅凭学历、证书等很难进行评估。

商业头脑

如果一个数据科学家没有商业头脑，没有构成成功商业模式的要素的专门知识，那么所有这些技术技能都不能有效地引导。你将无法辨别出需要解决的问题和潜在的挑战，以维持和发展业务。你将不能真正帮助你的组织探索新的商业机会。

沟通能力

你是一个数据科学家，比任何人都更了解数据。然而，为了让您在您的角色中获得成功，也为了让您的组织从您的服务中受益，您应该能够成功地与数据的非技术用户沟通您的理解。作为一名数据科学家，你需要有很强的沟通技巧。

大数据的直觉

这可能是数据科学家需要的最重要的非技术技能之一。伟大的数据直觉可以感知表面上看不出的模式，并知道价值所在的位置，这使得数据科学家的工作更有效率，而这是一种来自经验的技能。