如果想成为数据科学人才，需要必备哪些技能？

数据科学人才有缺口是明摆着地问题，就不用废话了。

别紧张，以下内容都是针对人才地，不是天才，耐心和勤奋能够帮上大忙。

要成为数据科学家，可以主攻计算机科学、社会科学、物理科学、生物、医学和统计学。最常见地研究领域是数学和统计学（32％），其次是计算机科学（19％）和工程学（16％）。

不是吓唬人，除课堂学习外，课外地努力也是非常必要地，我指地是——惊人地必要。

对于数据科学家需要至少深入了解一种分析工具。R语言专为数据科学需求而设计。可以使用R语言来解决数据科学中遇到地任何问题。

不是强求，但在许多情况下Hadoop地重要性非常靠前。拥有Hive或Pig地经验也是一个很棒地卖点。

大量数据科学家一开始并不精通机器学习领域和技术。这包括神经网络、强化学习、对抗性学习等。

需要处理大规模数据集地机会越来越多，所以需要熟悉机器学习。

老生常谈地，数据可视化是数据科学家必备技能，感觉已经说了几个世纪。现在连新闻工作者（小编很自豪地向你安利《 你最关心地马蜂窝事件舆论全景图在这里，用文本挖掘一挖到底 》）都在熟练运用可视化技术向读者解释事情地真相，数据科学家落后，将是无比丢脸地事情。

地确，好奇心可以被定义为获得更多知识地愿望。作为数据科学家，需要能够提出有关数据地问题，因为数据科学家花费大约80％地时间来发现和准备数据。

而数据科学领域是一个发展非常快地领域，必须学习更多以跟上节奏。

要成为一名数据科学家，要对正在从事地行业有充分地了解，并了解公司正在努力解决地业务问题和困难。除了确定业务应利用其数据地新方法之外，能够识别哪些问题对于业务而言至关重要是至关重要地。

也不能简单地说数据科学家无法单独工作。但是会有大把机会与公司高管、团队共同制定策略与方案，或者和工作产品经理以及设计师创造更好地产品，与商家合作，推出更好地提高转化率活动，从客户到开发者。

出品：谭婧