问答 | 想成为数据科学家，需要学习哪些技能？

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问：想成为数据科学家，需要学习哪些技能？

来自社友的回答

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@约翰尼德普：

国外的 the Seattle Data Guy 网站曾经针对西雅图周边的顶级科技企业的管理人员做过调研。他们发现科学家的成长和编程、算法设计都没什么关系（这都是初级数据科学家的基本功了）。当问及这些管理者希望从更资深的数据科学家身上看到什么时，得到的回答是「自我驱动的员工，他们能简明地沟通、能为自己考虑、对公司业务有深入的了解，而且能管理自己的上级」。

• 不要仅仅质疑自己的结论，还要质疑自己的数据

一个资深的数据科学家不会在拿到数据后就直接信任它的。他们会反复查验数据，寻找其中的偏移、丢失的数据、重复数据等等。

• 能简洁地表达自己的发现的价值

一个数据科学家如果想要成长，他对自己的要求就不能只是做一个合格的程序员 & 统计员。他必须学会如何成为一个沟通者，必须掌握简洁地表达自己的发现的能力，以及能够告诉自己的上级应该如何处理这些信息。

• 了解自己公司的业务

当数据科学家换工作的时候，没能在上班第一天就完全了解新公司的所有情况是完全正常的。除了数据源、代码库以及其它一些公司特有的系统之外，还有很多别的东西需要学习。他们需要了解接下来要打交道的每天的运营数据，也需要知道公司现在面临的问题。不过，一个有经验的数据科学家还需要能够快速理解公司的业务。

• 管理自己的上级

管理上级需要数据科学家（或者公司中任何一个在乎这件事的人）花一些时间理解上级的需求。值得考虑的不仅仅是公司的需求。你的上司对你有什么需求、对自己又有什么需求，一旦你了解了这些，你就明白了是什么在驱动他们。这样，在你的上司开口讲他的需求之前你就知道应该期待什么。这能帮助你们建立信任，也能让你的管理者和总监们给你分配更多的资源和注意力。

@酱番梨

想成为数据科学家，Lecun的建议如下： “我经常被问到这个问题，往往我给相同的建议。我的建议是：如果你是本科生，学习一门尽可能多修数学和物理课程的专业。不幸的是，并且必须是有用的课程。我接下来要说的听起来是自相矛盾的，但是攻读工程学或物理学专业可能比数学、计算机科学或者是经济学专业更合适。当然，你需要学习编程，因此你需要学习大量的计算机科学课程去学习编程机制。随后，完成数据科学的毕业项目。学习本科阶段的机器学习，人工智能或者是计算机视觉课相关技术，因为你需要初步探索这些技术。接下来，尽可能学习接触到的数学和物理课程。尤其是会持续应用的数学课程：优化，因为你是为将来遇到的挑战做着准备。 数据科学或AI领域有大量不同类型的工作，做什么样的准备取决于你想到达什么样的高度。人们应该思考什么是他们真正想做的，然后再学习相关课程。目前热门话题是深度学习，意谓着要用神经网络学习和了解的经典问题，学习优化，线性代数和相似的课程。这会帮你学习每天都会遇到的基础的数据知识和基础概念。”