社會上對數據科學家的關注度一浪高過一浪，一方面也和Google、亞馬遜、Facebook等企業崛起的背後，都存在著數據科學家，這些互聯網企業不只是累積大量數據，還把這些數據轉化為更有價值的金礦。比方說，提供準確搜尋結果、定位廣告、精準商品推薦等。
想要成為數據科學家還是需要具備基本的技能：
1.計算機科學，一般而言，數據科學家必須具備編程和計算機科學知識。簡而言之，必須會使Hadoop或Mahout等工具，掌握對處理大數據越來越重要的大規模平行處理技術或機器學習知識。
2.數學、統計、數據挖掘等分析技術，除了數學和統計的素養之外，數據科學家還必須有能力操作SPSS或SAS等重要的統計分析軟件。其中，R是最近相當受矚目的開放源代碼統計分析用程序語言及執行環境，R的長處在於，除了擁有豐富的統計分析用套件外，還具備能把結果可視化的高質量圖表製作功能，而且以簡單的指令就可執行，再加上它擁有名為”CRAN“的擴充套件綜合典藏網站，只要安裝追加套件，就能使用標準版軟件未支持的函數或數據集等。
3.數據的可視化，傳達的方式好壞會對信息的質量造成很大的影響。對相當於羅列一大串數字的數據進行分析，找出它有什麼意義之後去開發網絡的原型，或是運用外部API將分析結果與圖表或地圖、Daashboard等其服務結合，讓它可視化，這對於數據科學家而言，是非常重要的複合能力。
數據科學需要具備的資質，主要從溝通能力、創業家精神、好奇心三方面，來依次講下：
1.溝通能力，即使能從大數據中發現有用的洞見，如果無法將其應用在商務上，則該洞見的價值減半。因此，擁有能將數據分析結果轉化為”故事“，有效地傳達給對數據分析不具備專業知識的業務部同仁或管理階層的資質，非常重要。
2.創業家精神，想創造出前所未有的，以數據為核心的全新服務，這樣的創業家精神也是數據科學家必須擁有的重要資質。Google、亞馬遜、Facebook等由數據創造出新服務的的企業，都是在龐大的數據中辛苦摸索，最後才能獲得成功。
3.好奇心,成功的數據科學家似乎有一個共同點，就是不只對龐大的數據背後隱含的秘密擁有強烈的好奇心，對於藝術、技術、醫療、自然科學等各種領域，乃至於對所有的事物都具有旺盛的好奇心。有時候，通過把完全不同領域的數據結合在一起分析，能夠獲得以往從未得到的、價值巨大的洞見。
想要成為一名合格的數據科學家是需要不斷積累的，有興趣以朋友，可以關注多智時代，及時查閱相關知識，如有疑問，歡迎留言指正。
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