数据科学家主要包括的能力

当下最火的职位之一就是数据科学家了吧，那么什么是数据科学家，怎样才能成为一名合格的数据科学家呢？数据科学家主要包括的能力有哪些？

 

简单来说，数据科学家是指：能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。

 

一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。

数据科学家需要具备什么样的能力？

 

1. Python编程

 

随着人工智能以及深度学习的发展，Python已经超越Java语言成为编程中最常用的语言。Python也是在数据科学中常见的编码语言，由于Python的多功能性，可以将其用于所有涉及数据科学过程的步骤。

 

2. Hadoop平台

 

作为一名数据科学家，可能会遇到拥有的数据量超出了系统的内存，或者需要将数据发送到不同的服务器的问题，这些问题都可以通过Hadoop解决——使用Hadoop对数据进行分布式处理。此外，还可以使用Hadoop进行数据挖掘、数据过滤、数据采样和汇总。

 

3. SQL数据库/编程

 

SQL（结构化查询语言）是一种编程语言，可以执行诸如添加、删除和从数据库提取数据等操作，还可以执行分析功能并转换数据库结构。作为一名数据科学家，需要精通SQL。这是因为SQL专门设计用于访问、通信和处理数据。

 

4. Apache Spark

 

Apache Spark专为数据科学而设计（类似于Hadoop），能更快地运行复杂的算法。当处理大量数据时，它有助于传播数据处理，从而节省时间。此外，还能处理复杂的非结构化数据集。

Apache Spark的优势在于其速度，利用该平台使得开展数据科学项目变得非常容易。借助Apache Spark，可以执行从数据采集到分布式计算的分析。

 

5. 机器学习和人工智能

 

如果想从数据科学家中脱颖而出的话，需要了解机器学习技术，如监督学习、决策树、逻辑回归等。这些技术将帮助你解决基于已有的数据和结果来预测不同数据科学问题。数据科学需要在机器学习的不同领域应用技能。

 

6. 数据可视化

 

大数据时代，数据很多很乱，有些原始数据需要翻译成易于理解的格式。人们自然而然地以图表的形式展示数据所要表达的意思。作为一名数据科学家，必须能够借助数据可视化工具来可视化数据（如ggplot、d3.js和Matplottlib以及Tableau）。

这些工具能将项目的复杂结果转换为易于理解的格式。数据可视化为组织提供了直接处理数据的机会，可以迅速掌握见解，帮助他们抓住新的商业机会并保持领先地位。