数据科学 - 先决条件
您需要具备多种技术和非技术技能才能成为一名成功的数据科学家。有些技能是成为一名精通数据科学家所必需的，而有些技能只是为了让数据科学家的事情变得更容易。不同的工作角色决定了您需要具备的特定技能的熟练程度。
以下是成为数据科学家所需的一些技能。
技术能力
Python
数据科学家经常使用 Python，因为它是最流行的编程语言之一，易于学习，并且拥有广泛的可用于数据操作和数据分析的库。由于它是一种灵活的语言，因此可以在数据科学的所有阶段使用，例如数据挖掘或运行应用程序。Python 拥有庞大的开源库，其中包含强大的数据科学库，如 Numpy、Pandas、Matplotlib、PyTorch、Keras、Scikit Learn、Seaborn 等。这些库有助于完成不同的数据科学任务，例如读取大型数据集、绘制和可视化数据和相关性、训练机器学习模型并将其拟合到数据、评估模型的性能等。
SQL
SQL 是开始数据科学之前的另一个重要先决条件。与其他编程语言相比，SQL 相对简单，但它是成为数据科学家所必需的。该编程语言用于管理和查询关系数据库存储的数据。我们可以使用 SQL 检索、插入、更新和删除数据。为了从数据中提取洞察，能够创建复杂的 SQL 查询（包括联接、分组依据、具有等）至关重要。联接方法使您能够同时查询多个表。SQL 还可以执行分析操作和转换数据库结构。
右
R 是一种高级语言，用于创建复杂的统计模型。R 还允许您使用数组、矩阵和向量。R 以其图形库而闻名，它可以让用户绘制漂亮的图形并使其易于理解。
借助 R Shiny，程序员可以使用 R 制作 Web 应用程序，R 用于将可视化嵌入网页中，并为用户提供多种与其交互的方式。此外，数据提取是数据科学的关键部分。R 允许您将 R 代码连接到数据库管理系统。
R 还为您提供了许多用于更高级数据分析的选项，例如构建预测模型、机器学习算法等。R 还提供了许多用于处理图像的包。
统计数据
在数据科学中，存储和转换数据模式以进行预测的高级机器学习算法在很大程度上依赖于统计数据。数据科学家利用统计学来收集、评估、分析数据并得出结论，并应用相关的定量数学模型和变量。数据科学家担任程序员、研究人员和商业高管等角色，所有这些学科都有统计基础。统计在数据科学中的重要性与编程语言相当。
Hadoop
数据科学家对海量数据进行运算，但有时系统的内存无法对这些海量数据进行处理。那么如此海量的数据将如何进行数据处理呢？这里 Hadoop 就应运而生了。它用于快速划分数据并将其传输到众多服务器以进行数据处理和过滤等其他操作。虽然 Hadoop 基于分布式计算的概念，但一些公司要求数据科学家对分布式系统原理有基本的了解，例如 Pig、Hive、MapReduce 等。一些公司已经开始使用 Hadoop 即服务 (HaaS) ），云中 Hadoop 的另一个名称，这样数据科学家就不需要了解 Hadoop 的内部工作原理。
火花
Spark 是一个类似于 Hadoop 的大数据计算框架，在数据科学领域已经获得了一定的知名度。Hadoop从磁盘读取数据并将数据写入磁盘，而Spark则在系统内存中计算计算结果，比Hadoop相对简单、快速。Apache Spark 的功能是促进复杂算法的速度，它是专为数据科学而设计的。如果数据集很大，那么它会分散数据处理，从而节省大量时间。使用 apache Spark 的主要原因是它的速度以及它提供的运行数据科学任务和流程的平台。Spark可以在单台机器或机器集群上运行，这使得使用起来很方便。
机器学习
机器学习是数据科学的重要组成部分。机器学习算法是分析大量数据的有效方法。它可以帮助实现各种数据科学相关操作的自动化。然而，在这个行业开始职业生涯并不需要深入了解机器学习原理。大多数数据科学家缺乏机器学习技能。只有一小部分数据科学家在推荐引擎、对抗性学习、强化学习、自然语言处理、异常值检测、时间序列分析、计算机视觉、生存分析等高级主题方面拥有广泛的知识和专业知识。因此，这些能力将有助于您在数据科学行业中脱颖而出。
非技术技能
对业务领域的理解
人们对特定业务领域或领域的了解越多，数据科学家就越容易对该特定领域的数据进行分析。
对数据的理解
数据科学都是关于数据的，因此了解数据是什么、数据如何存储、表、行和列的知识非常重要。
批判性和逻辑思维
批判性思维是一种清晰、逻辑性思考的能力，同时弄清楚和理解想法如何组合在一起。在数据科学中，您需要能够批判性思考以获得有用的见解并改善业务运营。批判性思维可能是数据科学中最重要的技能之一。这使他们更容易深入挖掘信息并找到最重要的事情。
产品理解
设计模型并不是数据科学家的全部工作。数据科学家必须提出可用于提高产品质量的见解。通过系统化的方法，专业人士如果了解整个产品，就可以快速加速。它们可以帮助模型启动（引导）并改进特征工程。这项技能还可以通过揭示他们以前可能没有想到的产品的想法和见解来帮助他们提高讲故事的能力。
适应性
在现代人才获取过程中，数据科学家最抢手的软技能之一就是适应能力。由于新技术的诞生和使用速度越来越快，专业人员必须快速学习如何使用它们。作为数据科学家，您必须跟上不断变化的业务趋势并能够适应。