在过去五年中，数据量显着增长。公司已经开始意识到数据的重要性。每个领域对数据科学的需求都开始增长。但要将这些数据转化为相关信息，我们需要专业的数据科学家。他们需要出色的管理、分析和提取见解的技能。
但成为一名成功的数据科学家并不像听起来那么容易。这 海得拉巴最好的数据科学课程，将使您了解相关技能。您可以获得公司正在寻找的一系列技能。
谁是数据科学家？
数据科学家是分析专业人士，他们将：
- 收集数据。
- 分析相关数据。
- 解释数据。
通过执行上述三步程序，他们做出了完美的决定。这对于组织的发展是有帮助的。为此，他们还涉及使用先进的分析技术。例如机器学习和预测建模。还有一些科学原理的应用。
作为数据科学计划的一部分，数据科学家将分析以下内容：
- 金融风险。
- 股票交易。
- 客户和市场趋势等。
这 数据科学家 该角色将结合多种传统工作和技术工作。例如：
- 数学家。
- 统计学家。
- 计算机程序员等
数据科学家的职责是什么？
在组织中，数据科学家将发挥主导作用。他们的任务通常是改善客户服务和开展有效的营销活动。他们还做出更好的商业决策。为此，他们分析了定量和定性数据集。这取决于具体应用的需求。
数据科学家的基本职责如下：
- 收集可在分析应用程序中使用的相关数据。
- 通过使用分析工具，他们预测趋势和模式。
- 开发统计模型并 机器学习 针对数据集运行的算法。
- 创建仪表板、数据可视化和报告以进行通信。
- 以清晰且信息丰富的方式呈现结果。
除此之外，一些数据科学家还开发人工智能技术。例如：人工智能驱动的机器人、自主机器和自动驾驶汽车。
成为数据科学家的 15 项最重要的技能是什么？
数学技能：
这是一个数据科学家应该具备的基本技能。强大的数学技能将有助于理解和开发趋势算法。除此之外，他们还可以执行准确的数据分析。并且还创造了令人印象深刻的模型。
一个人必须精通线性代数、微积分和离散数学。这些数学概念是以下方面的基础：
- 机器学习算法。
- 用于优化最新技术。
- 分析统计数据。
统计分析：
要开始数据科学，您不需要任何数学背景。要成为一名熟练的数据科学家，您必须熟悉数学和统计概念。
统计分析是查找和解释数据的基础。它还集成了对统计测试、分布和回归模型的理解。一旦数据科学家精通统计分析，那么它可以在以下方面有所帮助：
- 做出数据驱动的决策。
- 提高模型的可靠性。
- 从数据中给出准确的结论。
编程语言：
学习编程语言是每个数据科学家应该掌握的基本技能。 Python 和 R 是基本的编程语言。这些将帮助数据科学家：
- 操纵数据。
- 实施算法。
- 自动化流程..
| Python | 右 |
| 它是一种多功能且最常用的 数据中的编程语言 科学。 |
作为一种功能强大的编程语言，主要用于统计分析和数据可视化。 |
| 使用广泛的库，例如 Pandas、NumPy 和 TensorFlow ETC。 |
使用综合库，如 ggplot2、dplyr、shiny 等。 |
| 借助“Python”，数据科学家可以 执行复杂的数据任务 适当地。并实施高效 机器学习算法。 |
借助“R”，数据科学家可以进行复杂的统计分析。并以简单的格式呈现数据。 |
SQL 和数据库技能：
结构化查询语言 – 了解 SQL 对于数据提取至关重要。而且，还可以对数据库进行操作。它还包括：
- SQL 将编写查询来检索和操作大型数据集。
- 它将合并多个表中的数据并进行汇总以进行分析。
- 了解如何构建数据库以实现快速高效。
数据库管理 – 这些技能对于存储和管理数据非常重要。 MySQL、PostgreSQL 和 MongoDB 等数据库系统的知识至关重要。这些将有助于数据科学家：
- 处理大型数据集。
- 优化查询。
- 确保数据完整性。
数据争论：
数据整理是清理、转换和组织非结构化数据的过程。使它们成为结构化数据。 Python 和 R 的库将简化这个过程。这将使您更容易从原始和混乱的数据中获得有意义的见解。熟练掌握数据整理技术将使数据科学家能够：
- 识别缺失值。
- 检测并纠正错误。
- 将数据转换为一致的格式。
数据可视化技能：
为了以可视化格式表示数据，数据科学家将使用以下工具：
- 画面。
- PowerBI。
- Matplotlib 和，
- 西伯恩。
这些工具将用于创建图表、图形、地图和仪表板。这有助于使数据易于理解。对于技术和非技术利益相关者。这些数据可视化工具将使数据科学家能够总结数千个数据。
机器学习：
人工智能是数据科学的热门话题。而机器学习是人工智能的一个分支。它主要专注于开发能够有效执行任务的算法。从 Spotify 到 Instagram，机器学习已经融入到你的日常生活中。
使用机器学习，数据科学家将构建预测模型和算法。通过使用 TensorFlow、Scikit-Learn 和 PyTorch 等框架。机器学习技能将有助于：
- 发现模式。
- 预测结果。
- 自动做出决定。
- 加强业务战略。
大数据：
大数据技能对于处理和分析大型数据集至关重要。数据科学家应该精通 Apache、Hadoop 和 Spark 等技术。这些将有助于存储、处理和分析大量数据。
大数据生态系统将包含大量不断增长的工具和技术。它们旨在以快速、可扩展且可靠的方式执行大量数据。这些大数据技能将有助于：
- 发现见解。
- 优化数据工作流程。
- 处理广泛且复杂的数据集。
- 支持公司数据驱动的决策。
深度学习：
深度学习是机器学习的子集。它主要关注多层神经网络。它用于解决以下领域的复杂问题：
- 图像和语音识别。
- 自然语言处理。
- 自治系统。
深度学习的框架有TensorFlow、PyTorch等。这些框架将构建、训练和优化神经网络。这些技能将使数据科学家能够开发复杂的模型。
自然语言处理技能：
自然语言处理（NLP）是人工智能的子集。它主要侧重于提取有意义的信息。它以自然语言和文本格式表示。
在这个数据行业，NLP正在兴起。基于机器学习和深度学习的 NLP 技术将为以下应用提供支持：
- 搜索引擎。
- 聊天机器人。
- 推荐系统。
上述技术技能对于成为顶级数据科学家至关重要。但如今仅靠技术技能是远远不够的。不仅技术技能，非技术技能也很重要。现在让我们讨论一下前 5 项非技术技能。这将使您成为最好的数据科学家。
| 非技术技能 | 意义 |
| 解决问题 | 人们必须而且应该有能力在需要时识别和开发解决方案。解决方案必须既具有创造性又有效。数据科学家应该具备分解复杂问题的能力。 |
| 沟通技巧 | 强大的沟通技巧对于有效传达技术见解非常重要。数据科学家必须通过创造令人信服的故事来说服股东。 |
| 用数据讲故事 | 数据科学家必须能够用数据讲述有趣的故事。这将吸引客户并有助于组织的成长。 |
| 协作与团队合作 | 数据科学项目通常涉及数据科学家、分析师和业务团队之间的协作。一个人必须具备与其他部门的同事协作的团队合作能力。 |
| 时间管理 | 数据科学家必须具备有效的时间管理技能。一个人必须能够确定任务的优先顺序并管理多个项目。 |
结论：
到 2025 年，如果你想成为顶级数据科学家，那么你必须同时掌握技术和非技术技能。上面我们提到了成为专业数据科学家最需要的 15 种技能。如果您只是想提高自己的技能，那么就开始学习您最感兴趣的技能。
