随着越来越多的专业人士投身于数据科学领域，竞争变得异常激烈。本文将探讨在2024年成为成功的数据科学家所需的关键技能和知识。
以下是一些在当今时代成为数据科学家所必需的技能，将解释如何充分利用这些技能来提升数据科学之旅。
无论来自何种背景，学习并掌握一种编程语言对于解决基于机器学习的问题并提供可能的解决方案至关重要。推荐Python，因为它易于学习，并且拥有丰富的库，如pandas、Keras、spark等，这些库可以帮助构建机器学习模型。如果来自软件背景，那么Java、Ruby、Julia、C++等语言也可以用于机器学习模型。然而，Python易于学习，是一种高级编程语言，并且Python库不断演进，以适应当前用户在构建模型或有效分析数据集方面的需求。
必须以一种有助于提升知识的方式来学习这些技能。了解数据库语言如SQL的基本知识很重要，它可以帮助从数据集中提取相关信息。
知道吗？数据科学专业人士大约花费60%的时间在他们的数据集上工作。所做的大部分工作将涉及：
与Kaggle等平台上的 数据集不同，在处理现实世界问题时，数据集不会那么容易获得。因此，必须仔细提取数据，一旦掌握了数据，预处理和清洗数据以满足要求就变得很重要。
因此，在进一步进行之前，应该习惯于进行探索性数据分析。如果在处理数据时遗漏了任何一步，将无法获得理想的结果，这可能会导致巨大的损失。与其专注于构建模型，不如专注于识别数据中的模式，如果数据已经可用，以做出明智的决策。
是的，没听错，拥有正确的直觉来理解问题并构建可能的解决方案以满足客户的需求需要大量的经验和头脑的清晰。这不仅仅是数据输入工作，不需要在工作时感到压力。相反，应该加入一点创造力，思考所有可能的解决方案和不同的方法，这些方法可以用来开始构建模型。
数据科学就是将所有所需的工具混合在一起以完成工作。作为数据科学家，需要从数据中提取必要的知识来解决客户提出的问题和问题。现在，知道不需要学习一切，但在2024年，需要学习技术和非技术技能集，以取得成功。
以下是一些关键的技术技能，它们将帮助在数据科学领域取得成功：
要从数据中获得可操作的洞察力，拥有扎实的统计学和概率论知识非常重要。它们帮助为进一步分析做出估计。
# 统计学与概率论帮助更深入地探索和理解数据
# 识别变量之间存在的依赖关系和关系
# 根据过去数据趋势预测可能的未来趋势
# 识别数据中存在的任何现有模式
# 检查数据中存在的异常
统计学是数据驱动公司的关键部分，它们依赖数据来评估数据模型。
大多数机器学习模型都是基于多个未知变量构建的。因此，拥有扎实的微积分知识对于构建合适的机器学习模型至关重要。列出了一些帮助构建可行模型的主题：
# 梯度和导数
# Sigmoid函数、ReLU（Rectified Linear Unit）函数、Step函数、Logit函数
# 成本函数（很重要）
# 绘制函数图
# 如何找到函数的最大值和最小值
拥有扎实的编码和编程知识很重要。编程技能将帮助将原始数据转化为有价值的洞察。尽管作为经验丰富的程序员，可以选择任何语言来构建模型，但在当前情况下，非技术背景的初学者和初学者更倾向于使用Python和R等语言，因为它们的简单性和易用性。
# Python
# R
# SQL
# Julia
# Java
# Scala
# TensorFlow
建议在尝试构建模型之前，先学习一种编程语言的基础知识和细节。在编程过程中，会遇到很多错误，需要具备适当的技能来识别并纠正这些错误。
在现实世界的场景中，可操作的数据集通常不是以业务预期的格式呈现。因此，了解正确的处理数据异常的过程很重要。通过数据整理，实际上可以准备数据，通过清理数据和将原始数据转换为提供深入分析的形式，为进一步的洞察提供支持。
通过数据整理，可以为企业提供准确的可操作数据展示。它还有助于减少处理时间，并帮助组织混乱的数据。
通常，大约60-70%的工作涉及预处理和清理数据集以供进一步使用。有时，需要处理大量数据，因此了解管理数据的最佳方式很重要。DBMS或数据库管理允许检索、操纵、编辑和转换所需的数据集。它还帮助在构建模型后进一步测试数据。SQL、Oracle、MySQL、Cassandra、MongoDB等是当今场景中使用的流行数据库管理系统。
毫无疑问，数据可视化是帮助理解数据、了解其各种特征并在最终结果中表示结果的最重要技能之一。它还有助于获取可以用于构建模型的数据的有意义的细节。
要成为成功的数据科学专业人士，了解所在的行业非常重要。最好了解潜在问题以及公司希望解决的基本业务问题。总是从所说领域的行业专家那里寻求帮助，以获得更好的洞察力，并提出认为适合模型的解决方案或决策。