数据科学 - 先决条件
要成为一名成功的数据科学家，你需要具备多种技术和非技术技能。一些技能对于成为一名精通数据科学的科学家至关重要，而另一些技能则仅仅是为了让数据科学家的工作更轻松。不同的工作角色决定了你需要具备的特定技能的熟练程度。
以下是成为数据科学家所需的一些技能。
技术技能
Python
数据科学家大量使用 Python，因为它是最受欢迎的编程语言之一，易于学习，并且拥有可用于数据处理和数据分析的广泛库。由于它是一种灵活的语言，因此可用于数据科学的所有阶段，例如数据挖掘或运行应用程序。Python 拥有一个庞大的开源库，其中包含强大的数据科学库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib、PyTorch、Keras、Scikit-learn、Seaborn 等。这些库有助于完成不同的数据科学任务，例如读取大型数据集、绘制和可视化数据和相关性、训练和拟合机器学习模型到您的数据、评估模型的性能等。
SQL
在开始学习数据科学之前，SQL 也是一项额外的基本先决条件。与其他编程语言相比，SQL 相对简单，但却是成为数据科学家的必要条件。这种编程语言用于管理和查询关系数据库中存储的数据。我们可以使用 SQL 来检索、插入、更新和删除数据。为了从数据中提取见解，能够创建复杂的 SQL 查询至关重要，这些查询包括联接、分组、having 等。联接方法使您可以同时查询多个表。SQL 还能够执行分析操作并转换数据库结构。
R
R 是一种高级语言，用于创建复杂的统计模型。R 还允许您使用数组、矩阵和向量。R 以其图形库而闻名，这些库允许用户绘制精美的图形并使其易于理解。
借助 R Shiny，程序员可以使用 R 创建 Web 应用程序，用于将可视化嵌入网页并为用户提供大量交互方式。此外，数据提取是数据科学的关键部分。R 允许您将 R 代码连接到数据库管理系统。
R 还为您提供了许多更高级数据分析选项，例如构建预测模型、机器学习算法等。R 还包含许多用于处理图像的包。
统计学
在数据科学中，存储和转换数据模式以进行预测的高级机器学习算法在很大程度上依赖于统计学。数据科学家利用统计学来收集、评估、分析和得出数据的结论，以及应用相关的定量数学模型和变量。数据科学家在商业等领域担任程序员、研究人员和管理人员等角色，所有这些学科都具有统计学基础。统计学在数据科学中的重要性与编程语言相当。
Hadoop
数据科学家对海量数据执行操作，但有时系统的内存无法对这些海量数据进行处理。那么如何在如此海量的数据上执行数据处理呢？这时 Hadoop 就派上用场了。它用于快速将数据划分并传输到多个服务器以进行数据处理和其他操作，例如过滤。虽然 Hadoop 基于分布式计算的概念，但许多公司要求数据科学家对分布式系统原理（如 Pig、Hive、MapReduce 等）有基本的了解。一些公司已经开始使用 Hadoop 作为服务 (HaaS)，这是云中 Hadoop 的另一个名称，以便数据科学家无需了解 Hadoop 的内部工作原理。
Spark
Spark 是一个类似于 Hadoop 的大数据计算框架，并在数据科学领域获得了广泛的关注。Hadoop 从磁盘读取数据并写入磁盘，而 Spark 在系统内存中计算计算结果，使其比 Hadoop 更容易和更快。Apache Spark 的作用是加快复杂算法的速度，它是专门为数据科学设计的。如果数据集很大，它会将数据处理分布到多个节点，从而节省大量时间。使用 Apache Spark 的主要原因是它的速度以及它提供的用于运行数据科学任务和流程的平台。可以在单台机器或机器集群上运行 Spark，这使其易于使用。
机器学习
机器学习是数据科学的关键组成部分。机器学习算法是分析海量数据的有效方法。它可以帮助自动化各种与数据科学相关的操作。然而，开始从事该行业并不需要深入了解机器学习原理。大多数数据科学家缺乏机器学习技能。只有一小部分数据科学家在高级主题（如推荐引擎、对抗性学习、强化学习、自然语言处理、异常值检测、时间序列分析、计算机视觉、生存分析等）方面拥有广泛的知识和专业知识。这些能力将有助于您在数据科学职业中脱颖而出。
非技术技能
了解业务领域
对特定业务领域或领域的了解越多，数据科学家对来自该特定领域的数据进行分析就越容易。
理解数据
数据科学的核心是数据，因此了解数据是什么、数据如何存储、表格、行和列的知识非常重要。
批判性和逻辑思维
批判性思维是指在弄清楚和理解想法如何组合在一起时，能够清晰和逻辑地思考。在数据科学中，您需要能够批判性地思考以获得有用的见解并改进业务运营。批判性思维可能是数据科学中最重要的技能之一。它使他们更容易深入挖掘信息并找到最重要的事物。
产品理解
设计模型并不是数据科学家的全部工作。数据科学家必须提出可用于提高产品质量的见解。通过系统的方法，专业人员在了解整个产品的情况下可以快速加速。他们可以帮助模型启动（引导）并改进特征工程。这项技能还可以帮助他们改进自己的故事讲述能力，揭示他们可能从未想到过的关于产品的想法和见解。
适应性
在现代人才获取过程中，数据科学家最受欢迎的软技能之一是适应能力。由于新技术正在更快地开发和使用，因此专业人员必须快速学习如何使用它们。作为数据科学家，您必须跟上不断变化的业务趋势并能够适应。