数据科学证明了它在各个领域的能力。随着它的流行和未来的范围，每个人都想成为一名数据科学家。来成为一个成功的数据科学家你必须有一套特殊的技能。但他们中的大多数人都不清楚自己需要哪些技能来追求这个职业。所以，我们在这里给你一个完整的指南，顶级技能的必要的数据科学家。获得所有所需的知识，成为一个在数据科学硕士数据科学家课程．
表的内容
1.数学
事实上，在数据科学中，有一些数学方法可以帮助数据在一些传统模型和构造下工作。理解它对数据科学的成功至关重要。机器学习算法和使用数据完成分析和发现洞察力需要数据科学的数学资格。虽然数学不是数据科学教育和职业的唯一需求，但它往往是最关键的。你必须主要集中在统计、微积分和概率上。检查数据科学的数学、数据结构和算法最佳在线课程．
2.程序设计语言
来到编程语言。有多种编程语言可以帮助您进行数据科学，如Python、R、Java和Julia。其中，Python是许多数据科学家最喜欢的编程语言。即使您事先没有编程方面的知识，也可以轻松地理解和学习它，因为它具有可读的语法。此外，它还有多个库，这些库在数据科学任务中非常有用。阅读R与Python．
3.SQL
SQL是一种数据库语言。数据科学以数据为中心。数据存储在数据库中。所以，如果一个数据科学家想要处理数据库中的数据。然后，他们一定要知道SQL，它是如何工作的，以及如何使用它。它使数据库的使用更简单。因此，SQL知识将使你在数据科学的职业生涯中更有资格。
4.人工智能
人工智能是一种在数据科学中用于识别有用数据的技术。了解哪些数据有用，哪些不有用至关重要。人工智能可以帮助完成这项任务。AI提供有关客户行为和模式的洞察信息。它有助于收集信息，分析信息，并预测可能的结果。阅读最佳人工智能和机器学习在线课程．
5.机器学习
通过为海量数据创建准确、快速的算法和模型，机器学习可以提供可靠的发现和结果。机器学习帮助数据科学专业人员找到各种业务问题的解决方案。因此，如果不理解机器学习概念，任何人都无法成为成功的数据科学家。从中学习数据科学教程为学习数据科学和成为熟练的数据科学家迈出了第一步。
6.深度学习
深度学习可以被描述为机器学习的高级版本。深度学习通常用于更复杂的目的，如图像识别、自然语言处理和其他类似任务。因此，对于更常见或不太高级的应用程序，不需要知道。然而，如果你想深入研究数据科学，你需要了解深度学习及其算法。
7.大数据与数据库管理
大数据，顾名思义就是海量数据。庞大的数据应用程序将被安全地存储在数据库中。因此，对于一个从数据收集到分析再到得出见解的每个阶段都在处理数据的人来说，理解这些大数据和数据库是至关重要的。此外，数据科学家应该有使用数据库的实际经验。
8.云计算
数据分析和数据管理变得非常容易，因为云计算．用数据存储在服务器上的日子已经一去不复返了。每当需要进行数据分析时，数据专业人员需要从服务器传输数据，然后进行分析。这需要花费很多时间，而且有点复杂。但云平台改变了一切。因此，云计算和拥有云知识的数据科学家可以一起创造奇迹。
9数据处理与分析
数据操作意味着清理并将数据从原始版本转换为易于理解的版本。作为一名数据科学家，这是你的主要工作角色。您可以收集数据，清理数据，并将其转换为易于分析的数据。这些数据应该被恰当地分析，并从这些数据中得出结果。
10数据可视化
数据可视化是指将数据表示成各种形式的过程，如图表、仪表板、报告、图表等，以使其他人更容易理解数据。数据可视化允许用户快速获得见解，帮助他们在新的业务可能性上采取行动，并在竞争中保持领先。作为一名数据科学家，数据可视化是你必须具备的一项必要技能，因为只有这样你才能让别人理解你的观点。
11数据科学工具和技术
到目前为止，我们已经讨论了你应该学习的概念。在本节中，我们将了解您需要使用哪些工具和技术。
- 对于数据存储，可以使用MongoDB、ApacheHadoop等工具。
- 对于数据提取，可以使用OutWitHub、Web Scraper、Spinn3r、Fminer等工具。
- 数据可视化工具类型有谷歌Fusion Tables, Tableau Public, Qlik和Infogram。
- 您还可以学习情绪分析工具，如HubSpot的ServiceHub, Semantria, SAS, Trackur。
12分析能力
数据科学不仅仅是在计算机前工作和分析数据。你应该在提高技术技能的同时提高你的分析能力。分析能力，如解决问题的能力和决策能力在这一职业中非常重要。此外，数据科学家必须具备沟通技巧，才能让其他人与你谈判，并让他们理解你的观点。你应该能够理解别人。最后，你的激情是你事业成功的关键。
要旨
通过本博客，我们探讨了成为一名伟大的数据科学家所需的12项最关键的技术技能。
数据科学是一个不断发展的职业。因此，如果你想成为这个行业的专家，保持你的数据科学技能是至关重要的。在这个时代，作为一名数据科学家是令人着迷的。在未来，将会有很多进步。因此，用这些技能提升自己将是你在数据科学职业生涯中的垫脚石。
希望这篇文章能对你有所帮助。
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