IBM数据科学家需要哪些技能？这些技能值得数据分析师学习

数据科学的核心是用科学的方法解决业务问题。

您可以进一步扩展定义，使用人工智能解决这些业务问题，进行预测，并优化流程。

根据定义，要实现数据科学的真正潜力，我们需要具有非常特殊经验和技能的数据科学家。具体而言，我们需要具备运行和完成数据科学项目所需经验和技能的人员：

一、IBM数据科学家需要哪些技能——科学培训及相关学位

这不是学位本身的问题，而是当你获得高级学位时你学到了什么。简而言之，学习科学方法可以从复杂而抽象的问题开始，将它们分解成一系列可验证的假设，设计实验来测试你的假设，并分析结果以确定假设是被证实还是被证伪。你也可以在学术之外学习这些技能，即使是通过在线培训，所以学位有一定的灵活性，但直接应用科学方法的经验是必不可少的。

拥有高级学位的另一个好处是同行评审过程的严格性和发表论文的要求。为了发表，候选人必须被允许由其他人审查和工作。还必须提供证据证明结果是有效的，方法是正确的。这样做需要深入了解概率和确定性之间的差异以及相关性的价值。

二、IBM数据科学家需要哪些技能——机器学习和统计方面的专业知识，重点是决策优化

将科学的方法应用于商业问题，可以让我们预测未来会发生什么，并做出更好的决策。这种预测是人工智能的产物，更具体地说，是机器学习的产物。对于一个真正的数据科学家来说，机器学习和统计的核心技术是必要的。

三、IBM数据科学家需要哪些技能——R、 python或Scala专业知识

作为一名数据科学家，你不需要像专业开发人员一样精通编程，但创建和运行支持数据科学过程的代码的能力是必不可少的，包括能够在统计和机器学习中统一使用流行的数据科学语言。

四、IBM数据科学家需要哪些技能——转换和管理大型数据集的能力

第四项技能是大数据能力。使用分布式数据处理框架(如Apache spark)的能力是关键。真正的数据科学家知道如何在数据科学团队的帮助下从多个数据源和数据类型中提取数据集。数据本身可能是存在于多个云中的结构化、半结构化和非结构化数据的组合。

五、IBM数据科学家需要哪些技能——将这些技能应用于现实世界的商业问题的能力

第五种技能是软技能。这是一种与非数据科学家沟通的能力，以确保数据科学团队获得所需的数据资源，并将数据科学应用于正确的业务问题。掌握这一技能还意味着确保数据科学项目的结果，例如对可能的业务发展的预测，被业务人员充分理解和操作。这需要良好的讲故事技能，特别是将数学概念映射到常识的能力。

六、IBM数据科学家需要哪些技能——评估模型性能并进行相应调整的能力

对某些人来说，第六项技能是第二项技能的一个方面：机器学习技能。我想单独描述它，因为这通常是好数据科学家和坏数据科学家之间的区别。缺乏这一技能的数据科学家通常很容易相信已经创建并部署了有效的模型，但实际上他们的模型与训练数据并不匹配。

做一个真正的数据科学家

如果你想成为一个真正的数据科学家，而不是一个有抱负的数据科学家或仅仅是一个数据科学家的头衔，我鼓励你掌握所有六种能力。数据科学家与业务分析师或数据分析师有着根本的不同。业务分析师或数据分析师通常充当数据科学团队的产品所有者，在向数据科学家提供专业知识方面发挥重要作用。

这并不是说业务分析师、数据分析师和其他人不能转变为真正的数据科学家，而是需要时间、坚持、指导，以及一次又一次地将自己应用于真正的难题。

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