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我们在上文中给大家简单介绍了数据科学家的一些基础知识等内容，而本文我们就接着来学习一下，数据科学家都需要掌握哪些技能。
1、学习一门编程语言(或两门)
相对于其它职业领域，数据科学更在意的是你所知道的东西，以及你的相关技能，而非母校的声誉。以技能为基础的面试过程往往会给来自不同背景的人一个公平的机会。
只要有了坚实的数学基础，你就可以开始学习SQL、R、Python和SAS这几种数据科学家需要掌握的编程语言。下面简单介绍下这些语言：
Python是一种脚本语言，它的库可以让你整理、过滤和转换大数据和非结构化数据。Python可用于网络开发、软件开发、深度学习和机器学习。它是数据科学家经常使用的工具。
R是一种开源编程语言，可用于复杂的数学和统计计算。同时，它也提供了数据可视化功能，还有一个庞大的支持社区来帮助你开始入门。
SQL是一种关系管理工具，通过它可以查询和连接多个表和数据库的数据。
SAS是一种昂贵的工具，被大公司用于统计分析、商业智能和预测分析，但由于成本原因，不推荐个人使用。如果你学会了其他语言，你就能轻松地在工作中掌握SAS。
2、从数据分析师开始
数据科学家和数据分析师是两个不同的职业，但相同点是他们都在爆炸性增长。
数据分析师管理数据收集并确定数据集趋势。数据科学家不仅要解释数据，还要运用编码与数学建模的技巧。
如果你未来想成为数据科学家的话，那么好把数据分析员当作你的起点，因为这个职位相对来说更容易应聘成功。
3、向潜在雇主解释职业转型
数据科学是一个高度交叉的学科领域，并需要将模型与直接的业务影响联系起来。在简历和求职信中，你一定要着重于自己在数据科学方面的工作经历，同时你也要提到自己过去使用微软Excel或开发业务、沟通、协作和其他可转移技能的角色。
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2025-02-12
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