每个数据科学候选人都应该知道的 5 项技能

据估计，我们每天生成大约 2.5 万亿字节的数据。因此，构建有针对性的方法来导航和分析这些数据变得非常重要，这些数据对於理解全球各种公司和企业的战略运营至关重要。因此，数据科学的多学科领域对於所有熟悉的组织和劳动力的管理、评估和进步变得不可或缺。

这个流中的课程是一个受欢迎的偏好，作为一个允许进步的利基领域——利用工程、计算、数学和商业管理的概念来开发功能性问题解决技能，这些技能在包括医疗保健在内的各个行业和部门中都是可取的，保险、管理、银行、教育等。数据科学对体验式学习的重视使其具有创新性，对硕士学位最有吸引力。 你可以 参考这个 查找有关数据科学课程如何帮助您提高和获得技能的更多信息。因此，一个让您从事高等教育和专业化的领域会带来许多需求。合适的培训计划可以帮助您获得专业知识。对於有抱负的候选人来说，首选技能组合的门槛很高。

每个数据科学候选人必须知道的 5 大技能

数据科学家应始终具备在工作中取得成功所需的所有技术和人际交往能力。其中一些是：

1. 掌握统计数据

数据等原始信息无疑是统计学家的强项。数据科学需要统计思想、方法和功能的交互和利用。进入一个好的硕士课程甚至是强制性的。由此可见，它要求考生对该学科有很强的把握。如果他们精通分布曲线、概率分布、统计分析、贝叶斯统计、降维等统计概念，则数据科学的後起之秀必须更加充分地积累、排列、解码、破译和呈现信息.

2. 微积分和代数

以下统计是它的近亲数学。一个有抱负的人必须有一个强大的数学原理基础。然而，有些概念比其他概念更与该领域相关。因此，每个申请人如果想继续自己的领域，都必须面对代数和微积分。微积分是数学的一个分支，它分析可以在曲线斜率上以图形方式可视化的数据调制率。梯度下降、在机器学习中应用的多变量微积分等主题是该领域的一些支柱。

3. Programming

破解数据科学问题需要具备编程或编码的知识和专业知识。在有抱负的人中，Python 是迄今为止最受欢迎的编程语言。 R 是另一种功能强大的编程语言，在这个流中非常有用。这种易於使用的开源是一项吸引所有受人尊敬的分析和数据组织的技能。此外，申请人经常学习和使用其他编程语言，如 Java、C 和 C++。

4. Predictive modeling

拥有利用信息来预测和构建各种情况和结果的技能是该领域所需的重点领域。预测分析在现有或新的信息索引中搜索模式或线索，以估计未来的情况、趋势和结果。它很可能在不同业务的不同部门中证明是有效的，从客户分析到硬件维护到 医疗诊断 数据分析的这一分支研究数据的水晶球，借助机器学习和统计建模等工具提供对未来的远见。
数据科学家利用这种有先见之明的活动来过滤过去和现在的信息，以根据提供的参数来识别模式和图形条件以及未来应该发生的事件。

5. 数据争吵

数据科学家通常将大部分时间花在致力於数据整理和准备分析的项目上。虽然这项任务主要分配给数据工程师，但如果数据科学家精通清理和建模并熟悉数据分析的基础知识，那将是一项额外的工作。这使他们能够更灵活、更清晰地克服数据不完善的障碍，例如格式问题或错误标记的字段或数据质量问题。面对这些问题，数据科学家需要熟悉常见数据仓库和数据湖环境的工作和应用。这些包括关系数据库，例如 SQL 以及 NoSQL 数据库。 SQL 或结构化查询语言是最流行的关系数据库，它存储和制表数据以执行复杂的查询。 “NoSQL”，将所有相关数据组织在一个数据结构中，以确保在处理大量数据时减少性能滞後。它还包括大数据技术，如 Apache Spark 和 Hadoop。尽管 Apache Spark 和 Hadoop 都有助於运行复杂的算法，但前者速度更快，因为後者对磁盘的读写使其失去了竞争优势。

越来越多的证据表明数据的优势在当今世界很突出，并且在可预见的未来也是可以预见的。每一个线上和线下活动都会产生海量的数据。从军队到娱乐业——数据由所有人产生。因此，掌握数据科学可以解开生活各个方面的答案。它揭开了秘密和奥秘，赋予您在不断扩大的数字化世界中促进进步和创新的力量。