随着媒体的民主化，每秒生成越来越多的数据，共享和交换。此外，为了与客户和观众密切相关，几乎所有行业的所有公司都消失了数字和在线。这使他们能够借助于哪些业务决策来收集大量数据。收集的数据流入主要以非结构化格式，不能被外行读取。它需要可以解码和分析业务的专业人士。这是数据科学专业人员掌握的技能的地方。
数据科学的职业生涯是在本世界中追求的最佳职业之一。如果数据科学是一个职业，您一直在寻求追求，掌握这6个技能将在您的工作领域带来很长的路要走。
编程语言
数据科学是关于编程的。因此，重要的是要知道所有基本和基本的编程语言和软件，以便能够理解和解码收集的数据。几乎所有的编程语言和软件都有助于从大块数据中提取，过滤，重新划分和分析信息的相同目的。其中一些也用于Web开发，应用程序开发，Web抄写，统计编程等。每个有抱负的数据科学家必须知道包括的编程语言和软件SQL，Python，R编程，Java，Julia，Scala和Matlab。
数据可视化
一个强大的工具，可以与贵公司的其余团队沟通，数据可视化是你绝对不能没有的技能。视觉效果总是对思想产生更大的影响，而不是只有纯文本。数据科学专业人员必须知道如何有效利用图形，饼图，直方图，条形图，时间序列，热图，3-D图等各种图形，以传达与团队其他部分的关键数据见解。数据可视化虽然不一定是数据科学家工作描述的一部分，但有助于专业人员以最简单的形式呈现数据。
机器学习/深度学习
两者都是一部分人工智能全球各地的公司用于研究数据并减少人类的工作负担。机器学习和深度学习（一个延长的机器学习分支）模拟了人类的思维，这有助于研究和分类大块数据。数据科学家构建程序并开发数据分析算法，帮助不仅仅是在人类智能模拟中分析数据，还通过研究数据模式来预测未来事件过程。深度学习，机器学习的子集用于语音和图像识别，NLP（自然语言处理）和机器人。它有助于数据科学专业人员在其他领域中雕刻防御，科学研究，电子产品和工业自动化的明亮职业道路。
数学和统计
对于任何数据科学专业人员，在数学和统计数据中具有强大的基础是关键。数据科学涉及分析需要收集，分析，计算，解释和进一步传达给各利益相关者的大量数据。因此，有抱负的数据科学专业人员对线性代数，算法，微积分，统计和概率有必要。
云计算
云计算的技能在当天变得显着，特别是现在在大流行期间，公司与公司转移到云端的IT基础设施，以适应 - 任何地方的工作。这使得数据科学专业人员必须在Linux，Devops，Amazon Web服务（AWS），基础架构作为服务（IAAS），Java，Azure和Docker等云中具有合理知识。
商业敏锐
具有技术技能无疑是重要的，但如果数据科学专业人员也有所需的商业敏锐，技能组合才会完成。必须充分意识到业务目标和目标能够仅在收集的数据中仅提取与业务相关的数据或信息。这项业务敏锐会帮助整个组织做出明智的决策，相应地形成各种解决方案和计划。
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