一份關於數據科學家應該具有的技能清單

大數據時代，什麼職業比較吃香？答案能夠從今年的校招薪資列表上知道——算法工程師、人工智能研究員、數據分析等職位。其實這幾個職位有必定的交集，那就是須要處理大量的數據，尤爲是做爲一名數據科學家，主要的工做在處理數據和分析數據上面，也有部分工做與算法工程師和人工智能研究員相重疊，其所佔的優點在於對數據更加敏感。那麼做爲一名數據科學家，應該具有的技能有哪些呢？本文將一窺究竟。

1.學歷

 

       數據科學家通常都具備高學歷——88%的數據科學家至少是碩士學位，46%的數據科學家是博士學位，這代表想要成爲一名數據科學家須要很是好的教育背景（知識瞭解深刻）。常見的專業是計算機科學、社會科學、物理科學和統計學。最多見的研究領域是數學和統計（32％），其次是計算機科學（19％）和工程應用（16％）。在攻讀上述學位中學習到的專業知識都將爲您提供處理和分析大數據所需的技能。

       在取得學位後就能夠高枕無憂了嗎？答案是否認的，如今是終生學習的時代。事實上，大多數數據科學家在擁有碩士學位或博士學位後，還不斷經過在線訓練以學習如何使用Hadoop或大數據查詢等特殊技能。

2.R編程語言

       對於數據科學家而言，R語言一般是首選編程語言。R語言是專門爲數據科學需求而設計的，可使用R語言來解決在數據科學中遇到的任何問題。事實上，43％的數據科學家正在使用R語言來解決統計問題。
       可是學習R語言時有一個障礙，那就是若是你已經掌握了一門其它編程語言，那學起來是很痛苦的。儘管如此，互聯網上有不少R語言學習資源，例如Simplilearn的數據科學訓練和R編程語言。

 

技術類技能：計算機科學

3.Python編程

       Python語言近來很火，隨着人工智能以及深度學習的發展，Python已經超越Java語言成爲編程中最經常使用的語言。Python也是在數據科學中常見的編碼語言，據調查，40％的受訪者使用Python做爲其主要編程語言。 

       因爲Python的多功能性，能夠將其用於全部涉及數據科學過程的步驟。好比，Python能夠採用各類格式的數據，而且能夠輕鬆地將SQL表導入到代碼中。此外，還容許建立數據集。