数据科学家 15 项最重要的技能

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大流行加速了我们社会的数字化，导致数据量持续增长。数据让我们更加了解情况，并有助于改善企业、政府和公民的决策过程。但要将数据转化为相关信息，我们需要善于管理、分析和提取见解的专业人员。这就是数据科学技能的用武之地。 对数据科学家技能的需求 预计到 2027 年，全球大数据市场将增长至 1030 亿美元，是 2018 年预期市场规模的两倍多。换句话说：大数据是大生意。尽管需求不断增加，但全球各地的公司都面临着合格数据专业人员短缺的问题。 这种短缺背后的原因之一是公司在寻找具备合适技能的数据科学家方面面临困难。这并不奇怪，因为数据科学家是拥有多种技能的专业人士，这在个人身上并不常见。这就是为什么数据科学家经常被称为“独角兽”。 最重要的数据科学家技能是什么？这是有抱负的数据科学家和希望提升职业前景的专业人士想知道的一个重要问题。 数据科学家是多才多艺的专业人士。

鉴于其职责的性质，他们需要一套平衡的技术技能和领导技能。本文将涵盖数据科学行业最需要的技能。我们还将提供一些资源，帮助您培养数据科学家所需的技能。 数据科学家技术技能 下面，我们概述了数据科学家在该行业蓬勃发展所需的一些关键技术技能。 Python技能 Python 是最流行的编程语言之一，在TIOBE指数、PYPL指数等多项流行度指数中均排名第一。 其在全球 法国手机号码清单 范围内采用的原因之一是它适合数据分析任务。尽管 Python 最初并不是为数据科学而设计的，但多年来，Python 已经发展成为该行业的王者。 Python 是许多公司技术堆栈的核心支柱。借助强大的现成库，例如您可以轻松执行各种数据操作，从数据操作和清理到统计分析和数据可视化。 还值得一提的是 Python 在高级数据科学子领域（包括机器学习和深度学习）中的主导地位。在这里， scikit-learn、Keras和TensorFlow等流行的软件包和框架提供了构建和训练算法所需的魔力。



由于其模仿英语的直观语法，Python 对于新手程序员来说是一门非常值得学习的语言。 培养你的 Python 技能 您可以通过我们的在线课程“ Python 简介”或“Python 数据科学简介”开始您的 Python 之旅。 R技能 如果Python是数据科学领域的国王，那么R就是女王。R 于 1992 年开发，是一种专门用于统计和计算分析的开源编程语言。 R 广泛应用于科学研究和学术界以及金融和商业等领域，允许您执行多种数据分析。这主要是由于综合 R 档案网络 ( CRAN )中提供了丰富的数据科学软件包集合。 一些最流行的 R 库（例如tidyr和ggplot2）构成tidyverse的一部分，tidyverse 是 R 中流行的数据科学工具集合。 对 R 程序员的需求正在迅速增长。然而，与 Python 用户相比，拥有 R 技能的数据科学家的数量更为有限。因此，R 程序员是IT 和数据科学领域收入最高的专业人士之一。 培养您的 R 技能 如果您是数据科学新手，迟早您将必须学习如何编码。