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九个成为数据科学家的必备技能
2016-09-19
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九个成为数据科学家的必备技能

各公司在技能与工具的价值评判上都不尽相同，因此这个列表绝对谈不上详尽，不过在这些领域有过经验的人会在数据科学上占有更大的优势。

技术技能：分析学

1、教育——数据科学家受教育程度都很高，其中88%至少拥有硕士学位，46%有博士学位。虽然有一些名人特例，不过通常来说成为一名数据科学家需要扎实的教育背景，才能掌握所需的深度知识。最常见的研究领域包括数学与统计学(32%)，其次是计算机科学(19%)以及工程学(16%)。

2、SAS软件与/或R语言——对其中至少一种大数据分析工具有深入的了解，一般对数据科学来说R语言更好一些。
技术能力：计算机科学
3、都是公司在招聘数据科学类角色时最常提出的语言要求。
4、Hadoop平台——尽管不是总有这个需求，不过在很多情况下掌握它的人优势更大。熟悉Hive或Pig也是很有利的卖点。熟悉类似Amazon S3这样的云工具也会很有优势。
5、SQL数据库/编程——尽管NoSQL和Hadoop已经成为了数据科学很大的组成部分之一，招聘者还是希望能够找到可以编写与执行SQL复杂查询的候选人。
6、非结构化数据——数据科学家能够处理非结构化数据这一点非常重要，无论这些数据是来自社交媒体、视频源或者音频的。
非技术类技能
7、求知欲——毫无疑问最近到处都能看到这个词，尤其是在与数据科学家关联时。Frank Lo在几个月前的博文中描述了这个词的含义，并且讨论了其他必须的“软技能”。
8、商业智慧——想要成为数据科学家，需要充分了解自己工作的行业，并且知道公司想要解决的商业问题是哪些。能够根据数据科学分辨出解决哪些问题对公司来说更为重要，并且能够找出利用数据的新办法，这些是非常关键的。
9、通用技能——寻找优秀数据科学家的公司想要的是这样的人材：能够清楚顺畅地将自己的技术发现转化为非技术团队(比如市场部或者销售部)能够使用的内容。数据科学家必须能得出可用以决策的量化insight，同时了解非技术团队的需求，可以恰当地进行沟通以传达数据。想要了解定量专家在沟通技巧方面的更多信息，请参见我们近期的调查。



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