首先，数据科学到底是什么？数据科学是一个多学科领域，它使用流程、算法和系统从结构化和非结构化数据中获得各种见解。它与数据挖掘、机器学习和大数据有关。

一个 数据科学家 – 负责收集和使用所有这些数据的人 – 必须在众多学科和领域有经验，例如 机器学习、数据工程、数学、统计学、可视化和科学方法。  

此外，他们需要拥有先进的计算技能，尤其是在编程方面，拥有聪明、黑客式和高效的思维方式是一个很大的优势。  

让我们来看看每个数据科学家都应该具备的七大基本技能和最受关注的技能。

1. 数据科学的基础和基础
自然，作为一名数据科学家，你必须对数据科学有基本的了解。当然，在日常生活中没有人可以访问此类信息，因此您必须自己进行一些研究。  

如今，数据几乎无处不在。例如，即使作为专业作家论文写作服务，您将必须跟踪大量数据和资源，并能够解释它们。  

但是，在数据科学方面，情况有些不同。您需要对一些特定概念有基本的了解。

你可以从自学开始 机器学习 并尝试理解和应用线性回归或有限体积法等技术。你也可以看看什么是深度学习，所有的 数据科学和数据工程之间的区别、业务分析等。

应该涵盖的其他主题是监督/非监督学习、回归和分类问题，以及什么工具和 术语 最常用于该领域。  

2. 统计与概率
作为一名数据科学家，您的工作将围绕统计数据和概率展开。当您开始了解机器学习时，您会注意到它的基本概念围绕着统计数据和概率展开，然后在更大的范围内发展。  

你应该确保你掌握了这两个概念，并且理解了概率分布、样本和总体、假设检验等问题。

知道如何计算概率也是该领域的必备条件，因为它们将在使用您收集的数据运行实验时使用。 贝叶斯统计 在数据科学中经常使用，因此理解这个概念也将非常有用。

3.机器学习及其局限性
我们已经确定，数据科学家的关键角色是理解并知道如何使用机器学习的概念。这个过程的一部分也是要了解它有其局限性。机器学习基本上代表了一系列不同的算法和方法。  

这是一个迭代过程，这意味着它作为一系列步骤工作，每个周期都会改进。但是，重要的是要记住，它不会提供您在数据库中找不到的答案。

4. 编程技巧和知识
了解机器学习的基础知识至少需要一套基本的编程技能。这是您能够与机器和计算机进行通信的唯一方式。有很多 数据科学中使用的编程语言，具体来说，例如 Python 或 Julia。您可以进行在线研究或开始学习这些课程，以了解和收集尽可能多的信息。  

5.结构化查询语言
结构化查询语言 (SQL) 是您几乎可以在所有数据库中找到的语言。对 SQL 有很好的理解是一个巨大的优势，因为这意味着您可以准确地理解数据的含义。查询根据特定条件检索数据。如果您了解此概念并知道如何运行查询，那么您肯定能够轻松处理所有数据。

6.数据可视化
我们一直在谈论知道如何提取和读取数据的重要性，但我们不应该忽略这样一个事实，即数据科学家的一个重要角色是知道如何同时可视化所有数据。这意味着您应该知道如何从可视化中构建故事。更具体地说，您应该熟悉图表、直方图，甚至更高级的，如瀑布/温度计图表等。当然，在此过程中可以使用许多工具。  

7.数据清洗
最后但同样重要的是，掌握数据清洗的过程也很重要。数据科学家不仅要能够自己理解数据库，还要能够帮助他人理解它们。话虽如此，您应该知道如何保持数据库整洁有序，以便您的工作始终高效。  

总而言之，你应该记住，作为一名数据科学家，仅仅精通一个领域是不够的。您应该始终乐于学习新的流程和技术，因为这个领域每天都在发展。

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