—这意味着，如果你认为自己不具备开放数据科学家角色所需的所有经验，请不要气馁。招聘经理通常会在职位列表中列出所有可能发生的情况，但拥有大部分所需经验就足以获得面试机会。 数据科学家的技能和素质 数据科学家的职责结合了其他几种技术和非技术角色的工作，包括数学家、计算机程序员、分析师和商业战略家。他们的技能范围广泛，既包括硬技术技能，也包括更多的人际交往技能，这些技能可以帮助他们将数据驱动的结论传达给业务领导者。 首选的技术技能包括： 编程语言：研究和从数据中获取见解需要数据科学家熟悉编程语言，包括 Python、R、SAS、SQL 或其组织使用的任何语言。 数据处理：掌握 Pandas、
NumPy 等库，以及 Matplotlib
或 ggplot2 等数据可视 柬埔寨数据 化工具，用于数据清理和探索。 预测模型：通过基于历史数据创建预测算法和模型，数据科学家可以理论化并预测未来结果。 机器学习：理解和实施各种机器学习算法和框架，例如用于预测建模的 scikit-learn 或 TensorFlow。 人工智能：在某些情况下，数据科学家还可能开发供内部使用或供客户使用的人工智能技术。 数据库管理：了解用于查询和管理数据库的 SQL 知识。 大数据技术：熟悉 Hadoop 和 Spark 等用于处理大型数据集的分布式计算平台。 统计分析：强大的统计技能，可以设计实验、进行假设检验和解释结果。 数据可视化：熟练使用 Tableau、Seaborn 或 D3.js 等数据可视化工具来有效地传达见解。
首选的非技术技能包括：
沟通：向技术和非技术 喀麦隆 电话号码列表 利益相关者传达复杂发现的能力对于做出数据驱动的决策至关重要。本质上，数据科学。 解决问题：虽然他们的大多数决策和提出的解决方案都是由数据驱动的，但数据科学家需要具备一定程度的创造性解决问题的能力，以开发解决复杂、非结构化问题和解决“大局”的解决方案。 领域知识：了解他们所从事的行业或领域对于理解数据和见解至关重要。 批判性思维：通过分析性思维创造性地解决问题并找到创新的解决方案。 团队合作：与跨职能团队（包括 IT、高管和领域专家）的合作对于项目的成功至关重要。 强烈的道德意识：了解道德数据实践和隐私法规，以确保负责任的数据处理。
