随着市场对数据科学家的需求增加，该学科为学生和现有专业人士提供了一条诱人的职业道路。这包括那些不是数据科学家但痴迷于数据和数据科学的人，他们经常询问从事数据科学职业需要哪些数据科学技能和大数据技能。

利用大数据作为产生洞察力的引擎，推动了所有垂直行业对企业级数据科学家的需求。无论是改进产品开发流程、提高客户保留率，还是通过数据挖掘以寻找新的商机，组织都越来越依赖数据科学家的技能来维持、发展并在竞争中领先一步。

本文将深入探讨作为一个合格的数据科学家必须具备的技术和非技术技能。

一，成为数据科学家所需的技术技能

最重要的技术数据科学家技能之一是：统计分析与计算、机器学习、深度学习、处理大型数据集、数据可视化、数据整理、数学、编程、统计数据、大数据等。

一些数据科学家拥有博士学位，或统计学、计算机科学或工程学硕士学位。这种教育背景为任何有抱负的数据科学家提供了坚实的基础，还教授了在该领域取得成功所需的基本数据科学家技能和大数据技能。

现在有一些学校提供针对从事数据科学职业的教育要求量身定制的专业课程，让学生可以选择在更短的时间内专注于他们最感兴趣的研究领域。

可用的众多选项中的一些包括大规模开放在线课程 (MOOC) 或训练营，例如 Simplilearn 的大数据和分析认证课程。这些类型的课程提供了在教科书范围内找不到的实用学习方法，包括学习按需数据科学技能的实践方法、Capstone 项目和其他有助于学生成为数据科学家的练习。

成为一位合格数据科学家所需的其他技术技能还包括：

技能 1：编程

您需要了解各种编程语言，例如 Python、Perl、C/C++、SQL 和 Java，而 Python 是数据科学角色所需的最常见的编码语言。这些编程语言帮助数据科学家组织非结构化数据集。

技能 2：SAS 和其他分析工具的知识

对分析工具的理解是一种有用的数据科学家技能，可以从有组织的数据集中提取有价值的信息。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。认证可以帮助您建立在这些分析工具方面的专业知识，并帮助您获得这种宝贵的数据科学家技能！

技能 3：擅长处理非结构化数据

数据科学家应该有处理来自不同渠道和来源的非结构化数据的经验。例如，如果数据科学家正在开展一个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擅长处理社交媒体。

其他一些所需的技能是机器学习、人工智能、深度学习、概率和统计。

二，成为数据科学家所需的非技术技能

除了技术技能，数据科学家现在需要把重点转移到成为数据科学家所需的非技术技能上。这些是指个人技能。因此，仅通过查看教育资格、证书等可能很难评估。他们包括：

技能 1：强大的商业头脑

有效引导技术技能的最佳方式是拥有强大的商业头脑。没有它，有抱负的数据科学家可能无法识别组织发展需要解决的问题和潜在挑战。这对于帮助您所在的组织探索新的商机至关重要。

技能 2：强大的沟通技巧

顶级数据科学家技能列表中的下一个是沟通。数据科学家清楚地了解如何提取、理解和分析数据。但是，为了让数据科学家角色取得成功，并让组织从服务中受益，数据科学家应该能够与没有相同专业背景的团队成员成功地交流。

技能 3：出色的数据直觉

这可能是数据科学家最重要的非技术技能之一。有价值的数据洞察力在大型数据集中并不总是显而易见的，知识渊博的数据科学家具有直觉，知道何时超越表面来寻找有洞察力的信息。这使数据科学家的工作效率更高，而获得这种技能来自经验和正确的培训。然而，这种数据科学家的技能伴随着经验，而训练营是磨练它的好方法。