成为卓越数据科学家必备的8项技能
极客时间编辑部
讲述：子阳大小：2.27M时长：04:57
Admond Lee 是一名非常受欢迎的数据科学家顾问，近日他总结了一份成为卓越的数据科学家应该掌握的技能清单。本文精选了其中 8 个，虽然，数据科学家不可能具备下列所有技能，但希望这些技能对你的职业生涯有所帮助。
1. R 语言
每一位数据科学家至少要深入研究一种最新的分析工具，而 R 语言通常是首选。R 语言是专门为数据科学设计的。你可以利用它解决在数据科学中遇到的任何问题。事实上，43% 的数据科学家使用 R 语言来解决统计问题。
2. Python
Python 是数据科学研究中接触到的最常见的编程语言，在 O 'Reilly 调查中，40% 的受访者将 Python 作为他们主要的编程语言。由于其通用性，你可以将 Python 应用于几乎所有涉及到数据科学的步骤中。它可以使用各种格式的数据，轻松地将 SQL 表导入代码。它允许创建数据集，也可以很便捷地帮助你在谷歌上找到任何类型的数据集。
3. SQL 数据库 / 编码
尽管 NoSQL 和 Hadoop 已经成为数据科学的一个重要组成部分，但是公司还是希望员工能够使用 SQL 编写和执行复杂的查询。SQL（结构化查询语言）是一种编程语言，它可以帮助你在数据库中执行添加、删除和提取数据等操作，它还可以帮助你执行分析功能和转换数据库结构。作为一名数据科学家，你需要精通 SQL。这是因为 SQL 是专门为访问、交互和处理数据而设计的。 SQL 的众多优点也会让你眼前一亮。
4. Apache Spark
它正在成为全球最流行的大数据技术。它是一个类似 Hadoop 的大数据计算框架。唯一的区别在于 Spark 比 Hadoop 更快。Apache Spark 是专门为数据科学设计的，它可以更快地运行复杂的算法。在处理大量数据时，它可以分发数据处理，从而节省时间。它还帮助数据科学家处理复杂的非结构化数据集。你也可以在一台机器或一组机器上使用它。它还有很多值得你去掌握的优点。
5. 机器学习和人工智能
许多数据科学家并不精通机器学习领域的技术，包括神经网络、强化学习、对抗性学习等。但如果你想从其他数据科学家中脱颖而出，你需要了解机器学习技术，如监督机器学习、决策树、逻辑回归等，这些技能将帮助你解决基于主要组织结果预测的不同数据科学问题。
6. 非结构化数据
能够处理非结构化数据对数据科学家来说是至关重要的。非结构化数据是不适合数据库表的未定义内容，包括视频、博客文章、客户评论、社交媒体文章、视频摘要、音频等。这些类型的数据排序很困难，因为它们不是结构化的。
由于非结构化数据的复杂性，大多数人称其为“黑暗分析”。分析非结构化数据可以帮助你寻找对决策有用的见解。作为一名数据科学家，你必须具备理解和操作来自不同平台的非结构化数据的能力。
7. 商业敏感性
要想成为一名数据科学家，你需要对你所从事的行业有扎实的了解，并知道你的公司想要解决哪些问题。就数据科学而言，除了确定处理数据要利用的新方法之外，能够识别出哪些问题是处理业务的关键点同样至关重要。
8. 沟通技巧
大多数公司都缺少掌握沟通技巧的数据科学家，因为这样的员工能够清晰顺畅地将他们的技术成果传达给非技术团队，如市场或销售部门。除了理解非技术同事的需求之外，数据科学家还必须为业务提供量化的数据，从而使业务部门能够做出正确决策。
当然，不仅仅是使用大家都能理解的语言，他们还要懂得用数据讲故事。作为一名数据科学家，你必须知道如何围绕数据创建一个故事线，以便任何人都能轻松地理解。单纯展示数据表不如以讲故事的形式分享数据背后的含义有效，讲故事能帮助你更好地向雇主传达见解。另外，在交流时，要注意分析数据中所包含的结果和价值。
此外，Lee 还提到了教育背景、掌握 Hadoop 平台、数据可视化、求知欲、团队合作，如果你对以上提到的技能不知所措、一脸茫然，也是可以理解的。说到底，这些技能并不是成为数据科学家所必备的，但与其他一般的数据科学家相比，它们确实会让你与众不同。
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Ntropy清单上的技能我就都有啊2
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