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雷达卡
数据科学家被创造为21世纪最性感的工作，这是有充分理由的。在LinkedIn的2020年新兴工作报告中， 人工智能因其强大的影响力而被评为``明天的工作''。此外，数据科学在多个行业中的潜在应用吸引了来自各个背景的人们进入这一领域。在这里，我介绍了数据科学家最重要的5大技能，这对于他们在数据科学领域的工作至关重要。
1.概率与统计
概率和统计是两个紧密相关的数学概念。您无法完全理解一个人，另一个人会齐头并进，为您提供处理数据的技术。知道没有数据科学家就没有数据，这两项技能是您最基本的前提。
您应该熟悉的一些相关概念；
随机变量
基本和条件概率
概率分布
抽样方法
中心趋势，变异性和置信区间的度量
假设检验
中心极限定理
实验设计
2.微积分与线性代数
另外两个数学概念对于专业数据科学家来说是必不可少的。微积分和线性代数是大多数（即使不是全部）机器学习算法的基础。因此，有必要在这两个概念上都有强大的技术专长才能理解这些算法。话虽如此，对这些知识的一般理解可能就足够了，因为可以使用在后台进行这些数学运算的库。
再次，一些与数据科学相关的概念；
单变量和多变量演算
导数与积分
向量空间
点积
特征向量
3.程式设计
可以说是数据科学家最重要的技能。除了拥有处理数据的知识外，数据科学家还需要具备将其理论知识转化为实际实现的工具和技能。通常，这是使用某种形式的编程来完成的，因此，编程已成为数据科学家中备受追捧的技能之一。
首先，我强烈建议学习Python作为您的第一门编程语言。Python易于阅读，编写，理解并为数据分析工作提供最全面的支持。选择Python作为主要编程语言，几乎不会出错。
另一种流行的数据科学编程语言是R。R被统计学家广泛用于数据分析，但是，它不是像Python这样的通用编程语言。
不管使用哪种语言，下面都是您需要了解的一些编程技术。
基本语法，函数，I / O
流量控制声明
面向对象编程（OOP）
用于处理数据的库，例如python的numpy和pandas
正则表达式
文档（阅读和写作）
4.数据可视化
数据科学家将可视化用于两个主要目的；探索和讲故事。在数据探索方面，可视化被证明是从数据中快速获得洞察力的绝佳工具。然后，数据科学家根据所获得的见解来决定如何测试或预处理数据。至于数据讲故事，可视化能够将成千上万的数据行转换成易于理解的形式供您的听众使用。仅这两个好处就使可视化成为数据科学工具包的重要补充。
掌握可视化的概念
常用图表类型（例如，条形图，散点图，折线图，直方图）
先进的数据可视化（例如，热图，地图，文字云）
使用颜色
数据可视化工具（用于Python的Power BI，Tableau，库matplotlib / seaborn，用于R的ggplot）
数据墨水比
5.机器学习
维基百科将机器学习定义为“计算机系统用来执行特定任务而无需使用明确的指令，而是依靠模式和推理的算法和统计模型的科学研究”。这个定义完美地传达了机器学习的复杂性和美感。
在我看来，机器学习已单方面推动了数据分析和人工智能的发展。此外，机器学习很可能是该博客存在的原因；以帮助在炒作之后涌入这一领域的大量学习者。我以积极的态度说这句话，因为我们真诚地相信，无论他们的专业领域是什么，每个人都应该对数据科学有所了解。之所以如此，是因为机器学习为转变行业和我们对行业的看法提供了手段。
所有的兴奋似乎都来自机器学习，但是，我强烈建议您在涉足机器学习之前先建立自己的基础知识。
一些使您入门的算法：
线性模型（线性回归和逻辑回归）
支持向量机（SVM）
决策树
神经网络
就是这个。博客文章中介绍了专业数据科学家的五个最重要技能。
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