資料科學 - 先決條件
要成為一名成功的資料科學家，你需要具備多種技術和非技術技能。一些技能對於成為一名精通資料科學的科學家至關重要，而另一些技能則僅僅是為了讓資料科學家的工作更輕鬆。不同的工作角色決定了你需要具備的特定技能的熟練程度。
以下是成為資料科學家所需的一些技能。
技術技能
Python
資料科學家大量使用 Python，因為它是最受歡迎的程式語言之一，易於學習，並且擁有可用於資料處理和資料分析的廣泛庫。由於它是一種靈活的語言，因此可用於資料科學的所有階段，例如資料探勘或執行應用程式。Python 擁有一個龐大的開源庫，其中包含強大的資料科學庫，如 NumPy、Pandas、Matplotlib、PyTorch、Keras、Scikit-learn、Seaborn 等。這些庫有助於完成不同的資料科學任務，例如讀取大型資料集、繪製和視覺化資料和相關性、訓練和擬合機器學習模型到您的資料、評估模型的效能等。
SQL
在開始學習資料科學之前，SQL 也是一項額外的基本先決條件。與其他程式語言相比，SQL 相對簡單，但卻是成為資料科學家的必要條件。這種程式語言用於管理和查詢關係資料庫中儲存的資料。我們可以使用 SQL 來檢索、插入、更新和刪除資料。為了從資料中提取見解，能夠建立複雜的 SQL 查詢至關重要，這些查詢包括聯接、分組、having 等。聯接方法使您可以同時查詢多個表。SQL 還能夠執行分析操作並轉換資料庫結構。
R
R 是一種高階語言，用於建立複雜的統計模型。R 還允許您使用陣列、矩陣和向量。R 以其圖形庫而聞名，這些庫允許使用者繪製精美的圖形並使其易於理解。
藉助 R Shiny，程式設計師可以使用 R 建立 Web 應用程式，用於將視覺化嵌入網頁併為使用者提供大量互動方式。此外，資料提取是資料科學的關鍵部分。R 允許您將 R 程式碼連線到資料庫管理系統。
R 還為您提供了許多更高階資料分析選項，例如構建預測模型、機器學習演算法等。R 還包含許多用於處理影像的包。
統計學
在資料科學中，儲存和轉換資料模式以進行預測的高階機器學習演算法在很大程度上依賴於統計學。資料科學家利用統計學來收集、評估、分析和得出資料的結論，以及應用相關的定量數學模型和變數。資料科學家在商業等領域擔任程式設計師、研究人員和管理人員等角色，所有這些學科都具有統計學基礎。統計學在資料科學中的重要性與程式語言相當。
Hadoop
資料科學家對海量資料執行操作，但有時系統的記憶體無法對這些海量資料進行處理。那麼如何在如此海量的資料上執行資料處理呢？這時 Hadoop 就派上用場了。它用於快速將資料劃分並傳輸到多個伺服器以進行資料處理和其他操作，例如過濾。雖然 Hadoop 基於分散式計算的概念，但許多公司要求資料科學家對分散式系統原理（如 Pig、Hive、MapReduce 等）有基本的瞭解。一些公司已經開始使用 Hadoop 作為服務 (HaaS)，這是雲中 Hadoop 的另一個名稱，以便資料科學家無需瞭解 Hadoop 的內部工作原理。
Spark
Spark 是一個類似於 Hadoop 的大資料計算框架，並在資料科學領域獲得了廣泛的關注。Hadoop 從磁碟讀取資料並寫入磁碟，而 Spark 在系統記憶體中計算計算結果，使其比 Hadoop 更容易和更快。Apache Spark 的作用是加快複雜演算法的速度，它是專門為資料科學設計的。如果資料集很大，它會將資料處理分佈到多個節點，從而節省大量時間。使用 Apache Spark 的主要原因是它的速度以及它提供的用於執行資料科學任務和流程的平臺。可以在單臺機器或機器叢集上執行 Spark，這使其易於使用。
機器學習
機器學習是資料科學的關鍵組成部分。機器學習演算法是分析海量資料的有效方法。它可以幫助自動化各種與資料科學相關的操作。然而，開始從事該行業並不需要深入瞭解機器學習原理。大多數資料科學家缺乏機器學習技能。只有一小部分資料科學家在高階主題（如推薦引擎、對抗性學習、強化學習、自然語言處理、異常值檢測、時間序列分析、計算機視覺、生存分析等）方面擁有廣泛的知識和專業知識。這些能力將有助於您在資料科學職業中脫穎而出。
非技術技能
瞭解業務領域
對特定業務領域或領域的瞭解越多，資料科學家對來自該特定領域的資料進行分析就越容易。
理解資料
資料科學的核心是資料，因此瞭解資料是什麼、資料如何儲存、表格、行和列的知識非常重要。
批判性和邏輯思維
批判性思維是指在弄清楚和理解想法如何組合在一起時，能夠清晰和邏輯地思考。在資料科學中，您需要能夠批判性地思考以獲得有用的見解並改進業務運營。批判性思維可能是資料科學中最重要的技能之一。它使他們更容易深入挖掘資訊並找到最重要的事物。
產品理解
設計模型並不是資料科學家的全部工作。資料科學家必須提出可用於提高產品質量的見解。透過系統的方法，專業人員在瞭解整個產品的情況下可以快速加速。他們可以幫助模型啟動（引導）並改進特徵工程。這項技能還可以幫助他們改進自己的故事講述能力，揭示他們可能從未想到過的關於產品的想法和見解。
適應性
在現代人才獲取過程中，資料科學家最受歡迎的軟技能之一是適應能力。由於新技術正在更快地開發和使用，因此專業人員必須快速學習如何使用它們。作為資料科學家，您必須跟上不斷變化的業務趨勢並能夠適應。