如果你想加入数据科学行业，但不太确定你需要什么技能和能力，那么请继续阅读，因为SiliconRepublic.com已经涵盖了你。在过去十年中，工作场所的大规模数字化导致了一些角色的有效消除和其他角色的创建，在数据科学领域，出现了繁荣。数据科学通常被描述为增长最快的职业之一，在2024年是一个备受追捧的职位。
随着技术、流程和行业需求似乎一直在变化，数据科学专业需要一个技术熟练的人，但也包括广泛的软技能。那么，在一个不断发展的角色中，哪些技能是成功的绝对必要条件呢？人工智能和机器学习
很难记得上一次技术角色不需要在人工智能和机器学习领域提高技能或重新掌握技能是什么时候，数据科学也不例外。想要在现代数据科学领域脱颖而出并进行创新的专业人士将需要在这一领域具备重要能力。
人工智能和机器学习技术使数据科学家能够使用算法来识别模式，分析数据并从中学习，做出预测并解决复杂问题。这绝对是任何考虑从事数据科学职业的人都应该优先考虑的学习领域。编程语言
编程语言是数据科学家的另一个主要任务。它们也是在一个并非每个人都有专业知识的领域提高技能的机会，特别是如果你选择一种功能强大但不常见的语言，例如Q、Nim和Perl。
说到编程语言，数据科学家绝对应该学习标准的、流行的编程语言，如Python、R、JavaScript、SQL和Swift。就像人工智能和机器学习一样，如果没有一定程度的编程语言技能和知识，作为一名数据科学家将很难生存，所以如果这不是你驾驶室里的天赋，为什么不看看一些在线课程和技能提升呢？
统计学和数学
如果你是一个十几岁的学生，问自己为什么在成年后的职业生涯中需要数学的人，那么你可能没有计划成为一名数据科学家，因为必须有一个像样的数学概念。任何计划加入这个行业的人都需要具备广泛的数学技能，如代数、微积分和统计学。概率和统计对于拓宽您在该领域的能力至关重要，可用于特征可视化、数据预处理、特征转换、数据插补、降维、特征工程、模型评估等。
软技能
我一直认为，虽然实用技能总是能让你获得面试机会，迈出第一步，但软技能是让你留在那里的关键。强大的沟通能力、组织能力、批判性思维、适应性和灵活性只是帮助数据科学家进步的一些技能。科技员工被视为独立运作的孤立群体的日子已经一去不复返了。如今，数据科学需要高度的团队合作才能在跨职能项目上进行协作，这意味着专注于网络、人际交往技能和认知多样性的软技能非常有用。
云计算
云计算对数据科学家来说变得越来越重要，因为它用于小规模和大规模的数据存储、处理和分析。对于需要利用庞大数据集并执行复杂计算，但可能没有大量存储基础设施的专家来说，这是一个有用的资源。通过提供对数据科学家所需的各种工具的访问，云计算实现了资源的扩展，同时提供了强大的计算能力。该领域专业人员应考虑学习的云计算技能包括数据采集、数据清理、数据转换、模型训练和测试以及数据挖掘等。
最终，初出茅庐的数据科学家可以利用广泛的技能来确保他们的职业既令人兴奋又持久，但如果你不确定自己到底需要什么，请按照以下列表为自己打下基础和未来的基础。