每位数据科学家应该要习得和精进的10项技能
共 2030字，需浏览 5分钟
· 2023-09-01
所谓技能，就是你能够做什么。为了把这个能够做什么变更好、更出色。每位数据科学家可以软实力和硬实力两个方面来不断精进和修炼。
本文分享的每位数据科学家应该要具备和强化的10项技能，软实力和硬实力对半开。
软实力1 批判性思维
批判性思维是一种有价值的技能，可轻松应用到任何职业。批判性思维是一种有价值的技能，可轻松应用到任何职业。
有了此技能，您将能够：
- 客观地分析问题、假设和结果
- 了解那些资源对解决问题至关重要
- 从不同的观点和角度看待问题
2 有效沟通
有效沟通是几乎任何地方都在寻求的另一种技能。无论您担任初级职位还是首席执行官，与他人沟通都是一种有用的特质，可帮助您快速轻松地完成工作。
有了此技能，您将能够：
- 使用业务相关术语，解释数据驱动型见解的含义
- 传达可以推导结论的研究过程和假设
- 以突出强调行动价值的方式交流信息
3 主动解决问题
如果没有解决问题的技能或想法，就不可能成为数据科学家。这正是数据科学的全部意义所在。然而，成为一名高效的问题解决者既需要挖掘问题的根源，也需要知道如何解决问题。问题解决者可轻松发现有时隐藏的棘手问题，然后他们会快速思考如何解决问题，以及哪些方法可以提供最佳答案。
有了此技能，您将能够：
- 发现机遇并解释问题和解决方案
- 了解如何通过确定现有的假设和资源来解决问题
- 利用您的专业技能，找出用于获取正确答案的高效方法
4 求知欲
数据科学家必须有求知欲，渴望发现和回答数据提出的问题，同时也要回答从未提出过的问题。
有了此技能，您将能够：
- 推动搜索答案的过程
- 深入研究，而非止步于表面结果和初始假设
- 创造性地思考，渴望探索更多
- 持续提问“为什么”，因为一个回答通常远远不够
5 商业意识
数据科学家履行双重职责：他们不仅必须了解自己所在的领域以及如何洞察数据，还必须了解他们工作涉及的业务和领域。了解数据是一回事，但数据科学家应该深入了解业务，达到足以解决当前的问题的程度，并考虑数据如何为将来的增长和成功提供支持。
有了此技能，您将能够：
- 了解业务及其特殊需求
- 知道需要解决什么组织问题以及原因
- 将数据转换为对组织有用的成果
6 数据准备以进行有效分析的能力
数据准备是分析之前准备数据的过程，包括数据发现、数据转换和数据清理任务。对于分析师和数据科学家等群体而言，它是分析工作流的关键部分。
有了此技能，您将能够：
- 寻找数据来源、收集、整理、处理数据并对数据建模
- 分析大量结构化和非结构化数据
- 以最佳形式准备和呈现数据，以便做出决策并解决问题
7 使用自助式分析平台的能力
自助式分析平台可以帮助您展示数据科学过程的结果并探索数据，还可以帮助您与技术水平较低的人共享这些结果。
有了此技能，您将能够：
- 了解使用数据可视化的优势和挑战
- 了解市场解决方案的基础知识
- 创建分析时了解并应用最佳做法和技巧
- 通过自助式仪表板或应用程序共享结果的能力
8 编写高效且可维护代码的能力
数据科学中使用了许多不同的语言。学习和应用与您的角色、行业和业务挑战最相关的语言。
有了此技能，您将能够：
- 直接处理分析、处理和可视化数据的程序
- 创建程序和算法来分析数据
- 通过 API 收集和准备数据
9 正确应用数学和统计学的能力
与编码类似，数学和统计学在数据科学中扮演着重要的角色。数据科学家需要处理数学和统计模型，并且必须能够应用和拓展它们。数据科学家拥有丰富的统计知识，能够批判性地思考各种数据的价值，以及它能够或不能回答的问题类型。
有了此技能，您将能够：
- 实施探索性数据分析并找出重要的模式和关系
- 使用严格的统计思维从噪音中提取信号
- 了解各种测试模型的优势和局限性，以及它们为什么适合给定的问题
10 利用机器学习和人工智能的能力
在大多数组织中，机器学习或 AI 都不会替代您的角色。然而，使用它们能够提高您作为数据科学家所传递的价值，并帮助您更好、更快地工作。
有了此技能，您将能够：
- 了解机器学习和 AI 适用于业务的方式及场景
- 训练和部署模型以实现高效的 AI 解决方案
- 以对业务有用的方式解释模型和预测
总之，这10项技能的习得和精进，可以让您成为更加出色的数据科学家，同时，也可以让您更大程度地发挥数据科学创造价值的效用。
如果你想交流数据科学，请联系我~我的微信：