成为一个数据科学家不一定需要硕士学位。数据科学家严重短缺，一些雇主愿意雇用缺乏学位但有所需经验的人。

大多数受雇的数据科学家拥有硕士学位，但超过 25% 的人没有。如果您有经验，那么学位并不是成为数据科学家的绝对必要条件。（如果你真的擅长统计，这可能适合你。如果你天生不擅长统计，这可能不适合你。）

数据科学家处理大量数据，通常以增加企业利润为目标。理想情况下，数据科学家对统计和统计推理、计算机语言和业务有深入的了解。他们处理和分析大量数据，为雇主提供有用、有意义的信息。

这些解释用于决策。为了提供这些信息，数据科学家经常处理来自电子邮件、社交媒体和智能设备的杂乱、非结构化数据。首先，他们与大数据，收集和分析大量非结构化和结构化数据。

统计数据
数据可以被视为原始信息，数据科学家使用计算机算法和统计公式的组合来查找数据中的趋势和模式。然后他们解释这些模式并将它们应用于现实世界的情况。

有很多很多可用的统计技术，数据科学家必须研究并找到最适当的统计公式对于这种情况。下面列出了一些非常基本的统计技术，数据科学家应该了解这些技术，并为理解其他统计技术提供了基础：

基本统计：最基本概念数据科学的统计学包括概率、变异性、集中趋势和概率分布。
概率分布：这个给出概率在一系列可能的结果中出现一个结果。天气预报提供了一个很好的概率分布示例，例如，计算未来三天下雨的可能性。
降维：可以减少金额通过“特征选择”和“特征提取”来处理随机变量。此过程简化了数据模型，并将简化使用算法的过程。
过采样和欠采样： 抽样技术用于分类目的的数据过多时使用。数据挖掘算法通常对它们可以分析的数据量有限制。
贝叶斯统计：A分配的技术“置信度”，也称为贝叶斯概率，适用于统计模型。概率的计算包括对事件发生的“合理预期”，这将影响环境和/或人们的行为。例如，在接下来的六个月中，每个星期天是否会有至少 150 名顾客光顾餐厅的预测将受到几周后开始的附近周日艺术展的影响。将这些信息包含在历史平均值中将是贝叶斯统计的一种形式。
编程语言
有多种编程语言对数据科学有用。编程语言是由从计算机产生各种输出的指令组成的形式语言。它们在计算机程序中用于执行算法。数据科学家应该至少学习并掌握一门编程语言——掌握两三门会更好。

Python
已经被考虑了被许多人认为是当今最流行的数据科学编程语言。Python 是一种通用语言面向对象并且易于使用。它是一种开源语言，于 1991 年开始使用。

Python 支持多种范式，从结构化编程到过程编程再到函数式编程。它比许多语言更具可扩展性，并且具有多种数据科学图书馆可供使用。

因为 Python 是开源的，所以它得到了爱好者的大量支持并不断发展。它易于学习，并且 Python 经验需求量很大。(Python以英国“巨蟒”喜剧团。）

Python 可用于多种应用，例如机器学习、人工智能和金融服务。Google、Instagram、Pinterest 和 Netflix 等各种网站都使用 Python。（Python 不适用于开发移动应用程序。）

JavaScript
这编程语言在构建交互式网站方面非常受欢迎。它是一种受数据科学家欢迎的面向对象的编程语言，也用于开发移动应用程序。

目前有数百个JavaScript 库可用，涵盖程序员可能遇到的各种问题。JavaScript 可以一次处理多个任务，并且对于嵌入很有用。它可以轻松扩展用于大型应用程序。

JavaScript 与爪哇. 两者都是面向对象的编程语言，并且许多编程结构相似。JavaScript 使用更小更简单的命令，更容易学习。

R
它是一个开源的编程语言由统计学家开发。R 通常用于图形和统计计算，但它也带有多个数据科学应用程序和多个有用的图书馆. R 可用于根据需要研究数据和进行数据分析。然而，这种语言比 Python 更复杂，也更难学。

R 大量用于统计分析以及机器学习。这种语言在许多操作系统上运行，并且是可扩展. 许多大公司已经采用 R 来分析海量数据集。懂 R 的程序员需求量很大。

斯卡拉
这编程语言于 2003 年开发，最初旨在解决 Java 的问题。它的应用范围从机器学习到 Web 编程，并且非常适合处理大数据研究，部分原因是它具有可扩展性。Scala 支持面向对象和函数式编程。

SQL
结构化查询语言是一种非常流行的用于管理数据的编程语言，被各种企业普遍使用。在使用数据库管理系统时，SQL 表和查询对数据科学家很有帮助。在关系数据库中存储、检索和处理数据时，这种语言非常有用。

商业和数据科学
未来市场趋势：收集和分析大量数据有助于识别新兴市场趋势。研究搜索引擎查询、关注名人和影响者以及跟踪购买数据可以揭示人们会感兴趣的产品。

比如服装的流行趋势升级再造作为环保意识的一种方式来取代他们的衣服。自 1993 年以来一直使用再生塑料的服装零售商 Patagonia 意识到了这一新兴趋势，并推出了 Worn Wear，这是一个专为帮助客户升级使用过的 Patagonia 产品而设计的网站。

客户洞察：关于公司的客户可以揭示有关他们的偏好、习惯、人口特征和愿望的信息。例如，可以在客户每次访问公司网站（或实体店）时收集他们的数据。

每当客户完成购买、将商品添加到购物车或打开公司的电子邮件时，都可以记录这些数据以供将来评估（或实时评估）。在确保数据准确后，可以在一个称为数据整理的过程中组合数据。通过结合数据，可以得出结论，（希望）将识别客户行为的趋势。

内部财务：企业财务团队可以使用数据科学来创建报告、分析财务趋势和生成预测。不断收集有关企业资产、现金流和债务的数据，使财务分析师能够通过算法（或手动）发现有关财务增长或下降的趋势。此外，风险管理分析可以确定某些业务决策是否是一个好主意，或者是否具有潜在的破坏性。

简化制造：数据科学可用于定位和识别制造过程中的冲突和减速。制造设备上的传感器可以从生产过程中收集数据。

在收集到的数据如此庞大以至于无法期望人工对其进行分析的情况下，可以创建算法来快速有效地清理和分类数据，从而为简化制造过程提供见解。

提高安全性：数据科学也可用于提高安全性企业安全并保护其敏感信息。例如，许多银行使用复杂的机器学习算法来检测与用户正常行为不同的欺诈行为。这些算法比人类能够更快、更准确地捕捉欺诈行为。

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