你知道什么是“独角兽员工”吗？嗯，在当今时代，这是一个多才多艺、努力工作并准备加倍努力的人。虽然成为独角兽员工相当困难，但您可以通过理解和学习至少所有重要数据科学技能的基础知识，成为数据科学领域的一员。
如今，数据科学是一个竞争日益激烈的领域，越来越多的人提高技能并增加他们的经验。在这种情况下，学习各种新工具以保持市场相关性非常重要。因此，让我们看看您在 2020 年可以学习的 10 大数据科学技能，它们将帮助您成为当前数据科学就业市场中的独角兽！
硬技能
数据科学家创建预测模型并根据公司要求对数据执行自定义分析。这个过程有多个步骤，包括数据提取、探索、可视化等，需要各种工具和技能的知识。因此，让我们看看数据科学家要取得成功必须具备的硬技能。
1. 统计技能
作为数据科学家，您的主要工作是收集、分析和解释大量数据，并为公司提供可操作的见解。所以显然统计技能是工作描述的重要组成部分！！！
这意味着您应该至少熟悉统计分析的基础知识，包括统计检验、分布、线性回归、概率论、最大似然估计器等。这还不够！虽然了解哪些统计技术对于给定的数据问题是有效的方法很重要，但了解哪些不是。此外，许多分析工具对作为数据科学家的统计分析非常有帮助。其中最受欢迎的是 SAS、Hadoop、Spark、 Hive、Pig 等。因此您必须对它们有透彻的了解。
2. 编程
您将作为数据科学家从事应用程序开发、数据管理、应用程序测试等工作。因此编程技巧是您工具箱中的必备工具！通常， Python和 R 是用于此目的的最常用语言。
Python是因为它具有统计分析能力和易读性。 Python还拥有丰富的库和各种用于机器学习、数据可视化、数据分析等的包，使其适用于数据科学。 R 也是另一种流行的数据科学编程语言。在 Ggplot2、Esquisse 等软件包的帮助下，它使解决问题变得非常容易。 虽然 R 在学术界仍然很受欢迎，但Python在数据科学行业中越来越有名。
3. 机器学习
如今，机器学习在数据科学领域风靡一时！它使机器能够从经验中学习任务，而无需专门对其进行编程。这是通过使用数据和不同算法使用各种机器学习模型训练机器来完成的。
所以你需要熟悉有监督和无监督的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、K 均值聚类、决策树、K 最近邻等。 幸运的是，大多数机器学习算法都可以使用 R 或Python库实现（上面提到过！）所以你不需要成为他们的专家。您需要的专业知识是能够根据您拥有的数据类型和您尝试自动化的任务了解需要哪种算法。
4. 自动机器学习
对于那些不是机器学习这个神秘世界的专家的人来说，自动化机器学习是天赐之物！它允许非机器学习专家更轻松地应用机器学习解决方案，甚至可以轻松处理训练机器学习模型的复杂场景。
因此，像 AutoML 这样可用于训练高质量自定义机器学习模型同时具有最少机器学习专业知识的工具肯定会受到重视。它可以轻松提供适量的定制，而无需详细了解机器学习的复杂工作流程。然而，AutoML 不是灵丹妙药，它可能需要一些额外的参数，这些参数只能通过一定程度的专业知识来设置。 （所以你必须学习一些机器学习！）
5. 深度学习
深度学习是机器学习的一个子集，通常用于更复杂的应用程序，如图像识别、自然语言处理等。因此，没有必要了解更多涉及结构化或表格数据的常规和基本数据科学应用程序。所以数据科学家普遍认为，除非你想深入数据科学，否则你不需要学习 Deep Leaning！
但这在2020年发生了变化！深度学习的复杂应用，如图像识别、自然语言处理等，即使在正常的机器学习应用中也越来越受欢迎。因此，如果你想成为一名数据科学家，你必须至少了解深度学习的基础知识。即使您现在不需要使用深度学习，这也将确保您在将来必须使用它时会发现它更容易！
6. 云服务
您想知道为什么对云服务的基本了解很重要？好吧，随着时间的推移，越来越多的公司正在将他们的数据库迁移到云端。这可能是转向公共、私有或混合云，最受欢迎的竞争者是 Amazon Web Services 和 Microsoft Azure。大多数公司也在将大数据和分析应用程序转移到云上，因此数据科学家需要更深入地了解这些云服务，以便他们能够有效地执行数据分析。
因此，您应该了解一些有关将模型和代码部署到云的知识。这是许多数据科学家不具备的技能，因此随着大多数公司将其数据库迁移到云，它将使您脱颖而出。
7. SQL
尽管如今 NoSQL 和 Hadoop 是数据科学的重要组成部分，但 SQL 仍然是老大！所以不要认为在这些时候了解 SQL 并不重要。您应该能够在 SQL 中编写和执行复杂的查询，这将有助于执行分析功能并根据需要更改数据库。
作为数据科学家，您需要精通 SQL，以便您可以轻松访问数据并对其进行处理，SQL 可以根据您的查询为您提供对数据库的深入洞察。它还具有简洁的命令，可以帮助您节省时间并减少您需要为困难查询执行的编程量。所以学习 SQL，因为它会帮助你理解关系数据库，并为你作为数据科学家的上限增加另一份羽毛。
软技能
有硬技能很重要，但不是全部！数据科学家还应该具备各种软技能，使他们能够高效工作并成为行业内的全能者。因此，让我们看看数据科学家要取得成功必须具备的软技能。
1. 数据直觉
不要低估数据直觉的力量！这是将数据科学家与数据分析师区分开来的主要非技术技能。数据直觉涉及在数据中寻找没有模式的模式！这几乎就像大海捞针，这是巨大的未开发数据堆中的实际潜力。
数据直觉不是一项可以轻松教授的技能。相反，它来自经验和持续的实践。反过来，这会让您在担任数据科学家的角色中更加高效和有价值。
2. 商业头脑
想成为数据科学家，但从未想过业务知识很重要？嗯，这很重要！商业敏锐度是必备技能。要成为一名优秀的数据科学家，您需要从内到外了解您的行业。您需要充分了解您的公司正在尝试解决哪些业务问题，以便您可以通过以新的和不同的方式利用数据来解决这些问题。
为了能够做到这一点，您还需要了解如何解决问题以及其解决方案如何影响业务。这就是为什么您需要了解企业的运作方式，以便正确使用您的知识和努力。
3. 沟通技巧
您还必须擅长沟通技巧才能成为专家数据科学家！这是因为虽然您比其他任何人都更了解数据，但您需要将数据发现转化为量化见解，以便非技术团队协助决策。
这也可能涉及数据讲故事！因此，您应该能够以讲故事的形式呈现您的数据，并提供具体的结果和价值，以便其他人能够理解您在说什么。那是因为最终，数据分析不如可以从数据中获得的可操作见解重要，而后者又将导致业务增长。