数据科学家的必备技能
1.数据与算法工具箱
数据科学家需要掌握数据与算法工具箱,包括统计学和机器学习方面的基础知识。这不仅要求对数据抱有热情,还需要拥有善于分析的头脑。此外,数据科学家还需要掌握算法工具箱,这意味着可以自如地运用算法,能够快速应对各种问题。
2.软技能
软技能是数据科学家的一项非常重要的技能。根据经验,数据科学家可能经常要应对相关人员的各种“感觉”。这包括了沟通能力,能够将数据转化为有用术语的数据科学家能够增加额外价值。
3.商业思维
商业思维技能在数据科学家的技能组合中占据核心位置。这项技能关系到一个数据科学项目能够创造多少商业价值。数据科学家需要理解商业需求,适当地了解其所属公司的商业模式和盈利模式是更为重要的,因为只有这样他们才能为以下常见情况做好准备:·商业运行中出现了问题,或者是发现了潜在的隐患。
·企业希望数据科学家设计出数据科学“独角兽”。
·企业希望数据科学家为其增加价值或者创造新的价值。
4.软件工程技能
软件工程技能是数据科学家不可或缺的一部分。如果只在自己的笔记本电脑上运行数据科学模型,会有什么效果?要想建立有效的数据科学工作流,必须对软件工程的工作原理有大致了解。
5.编程技能
编程技能是数据科学家的基础。Python、J***aScript、R和Scala是最适合开发的语言。另一个有用的技能是了解如何从其他人可以部署的模型构建WebAPI。
6.了解云计算
了解云计算工程原理和云计算基础设施的数据科学家对于雇主来说更具吸引力。这意味着需要三大公有云提供商(微软、AWS、谷歌)提供的云计算服务。每个云计算供应商都为数据科学家提供了一套全面的工具,用于数据提取、数据清理、可视化和机器学习目的。
7.统计知识
统计学是一个数学领域,旨在使用给定数据集的模型和表示来收集和解释定量数据,是数据科学的核心,其中包括概率、可变性、回归和集中趋势等概念。
8.数据讲故事/可视化
数据科学家需要具备数据讲故事/可视化的技能,能够将数据转化为清晰、易于理解的业务信息将是一项巨大的技能,而数据科学家并不总是具备这些软技能,或者具备能够向企业高管澄清其决策过程的经验。
以上就是数据科学家所需的一些基本技能,希望对你有所帮助。
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