每位员工必备的 7 项数据科学技能
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-06-29
当然作为一名数据分析师，你不能没有对数据科学的基本了解，当然没有人在日常生活中接触到这类信息，所以你必须自己做一些研究，如今数据几乎无处不在。例如，即使作为专业作家论文写作服务，您将必须跟踪大量数据和资源，并能够解释它们，但是在数据科学方面，情况有所不同，您需要对某些特定概念有基本的了解，你可以从自学开始 机器学习 并尝试理解和应用诸如线性回归或有限体积法之类的技术，你也可以查一下什么是深度学习，所有的 数据科学和数据工程之间的区别、业务分析等，应该涵盖的其他主题是有监督/无监督学习、回归和分类问题，以及哪些工具和 术语 常用于该领域。
2. 统计和概率
作为数据分析师，您的工作将围绕统计和概率展开，当您开始理解机器学习时，您会注意到它的基本概念围绕统计和概率旋转，然后在更大的范围内发展，一定要掌握这两个概念，并理解概率分布、样本和总体、假设检验等问题，了解如何计算概率也是该领域的必要条件，因为在使用您收集的数据运行实验时将使用它们，在数据科学中经常使用，所以理解这个概念也会非常有用。
3. 机器学习及其局限性
我们已经确定，数据分析师的一个关键角色是理解并知道如何使用机器学习的概念，这个过程的一部分是也了解它有其局限性，机器学习基本上代表了一系列不同的算法和方法，这是一个迭代过程，这意味着它作为一系列步骤工作，并且会随着每个循环而改进，但是重要的是要记住，它不会提供您在数据库中找不到的答案。
4. 编程技巧和知识
了解机器学习的基础知识至少需要一套基本的编程技能。这是您能够与机器和计算机进行通信的方式，有很多数据科学中使用的编程语言，具体来说，例如 Python 或 Julia。您可以进行在线研究或开始参加这些课程，以了解和收集尽可能多的信息。
5. 结构化查询语言
结构化查询语言 (SQL) 是您几乎可以在所有数据库中找到的语言，对 SQL 有很好的理解是一个巨大的优势，因为这意味着您可以准确理解数据的含义，查询根据特定条件检索数据，如果您了解这个概念并知道如何运行查询，那么您肯定能够轻而易举地处理所有数据。
6. 数据可视化
我们一直在谈论知道如何提取和读取数据的重要性，但我们不应该忽略这样一个事实，即数据分析师的一个重要角色是知道如何同时可视化所有数据，这意味着您应该知道如何从可视化中构建故事。更具体地说，您应该熟悉图表、直方图，甚至更高级的图表，如瀑布图/温度计图表等。当然，在此过程中可以使用许多工具。
7. 数据清洗
但并非不重要的一点是，掌握数据清理的过程也很重要。数据分析师不仅要能够自己理解数据库，还要能够帮助他人理解数据库，话虽如此您应该知道如何保持数据库整洁有序，以便您的工作始终高效。
总而言之，您应该记住，作为一名数据分析师，仅精通一个领域是不够的，您应该始终对学习新流程和技术持开放态度，因为该领域每天都在发展。