成功的数据科学家的顶级软技术技能
随着大数据的引入，对其存储的需求逐渐增加。公司专注于构建解决方案和框架以存储尽可能多的数据。当诸如Hadoop之类的大公司解决了这个问题时，公司便将重点转移到了数据处理上。在这里，每个人可能都曾经听过的流行术语是“数据科学”。毫无疑问，数据科学被视为AI（人工智能）的未来。
数据科学融合了算法开发，数据推断和解决分析问题的技术。
现在，您对什么是数据科学以及为什么需要它有了一个清晰的认识，让我们深入了解成为一名数据科学家所需要的知识。
这是成为数据科学家所需的一些常规技能。
1）了解统计
数据科学的基本要素是概率，假设检验，描述性和推论统计。为了成为一名成功的数据科学家，您应该对统计数据有直观的了解。它需要在业务环境中解释统计输出。您应该能够将统计的基础知识用作业务分析的坚实基础。
2）统计编程
在这个技术驱动的时代，您不能只满足一种编程语言的知识。数据科学家招聘人员正在寻找熟悉SAS和R等多种语言的候选人。此外，了解Python对于您和招聘人员都是一个好处。  
作为初学者，有必要了解某些工具。公司不希望员工因不熟悉而退缩。他们所需要的只是能帮助构建分析解决方案的高效员工。成为一名程序员是一回事，但是在多个编程环境中工作又是另一回事。为了增加成为数据科学家的可能性，请确保您具有适应新的统计语言的潜力。
3）统计算法与技术
要成为数据科学家，您应该精通一些统计算法和技术，例如逻辑回归，线性回归，聚类，时间序列预测，决策树，机器学习，神经网络及其业务应用。除此之外，对NLP或深度学习等分析领域的最新动态有很好的了解是另一个优势。
4）商业知识
在开始阶段，拥有领域专业知识并不是至关重要的，但是随着您在分析中获得更多经验，拥有强大的业务知识将不断增加价值。因此，有必要抽出一些时间来了解您感兴趣的领域的各种趋势，规范和术语。
5）沟通
无论您从事的领域是什么，拥有强大的沟通能力都是个性的关键组成部分。在数据科学方面，知道如何正确地传达您的观点可以让您简洁地介绍分析解决方案，管理团队的看法以及将统计输出解释为可行的方法。
技术技能
以下是一些特定的语言，技术工具和库，它们可以作为数据科学家为您的个人资料增加价值：
蟒蛇：
Python是当今最需要的编程语言之一。这是一种通用语言，目前正在进行数据科学。世界各地的公司都在使用Python从收集的数据中获取见解并在市场中竞争。
R：
与Python一样，R也是数据科学的重要语言。虽然，它是一种较旧的语言，但仍然有需求。R语言的核心是统计，它在统计学家中很流行。
注意：每位数据科学家都必须具备在Python上进行R的实践经验。
SQL：
SQL是结构化编程语言的缩写。借助于此，可以访问数据库。SQL在数据科学市场中没有显着的位置，但是当您在市场中竞争时，拥有强大的数据库技能是值得的。
Hadoop和Spark：
Hadoop和Spark是Apache框架中用于大数据的开源工具。Hadoop是一个软件平台，用于在由商用硬件构建的计算机集群上对大型数据集进行分布式处理和存储。
而Apache Spark是一个内存引擎，可以使用优雅而富于表现力的API处理数据，以使数据科学家能够高效地执行流，SQL工作负载或机器学习来访问数据集。
Tableau：
Tableau还是市场上最需要的可视化工具和分析平台之一。它易于使用，并且受欢迎程度迅速提高。它有免费和付费版本。您可以选择任何版本，具体取决于您的数据隐私要求。
包起来，
综上所述，数据科学是一项不断发展和快速发展的工作，多年来供不应求，而且预计将持续很多年。因此，现在正是您凭借自己的知识和学习热情探索数据科学和人工智能的全新世界的最佳时机。
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