高级数据科学家所需的Top级技能
一、高级统计分析
高级数据科学家最重要的工作职能是将原始数据升级为有意义的观点，由此来做出明智的商业决策。因此，数据科学家必须精通数据统计和分析，必须掌握回归分析、时间序列分析和假设检验，以确保可以正确分析大规模的数据。
二、机器学习
机器学习是人工智能的一个子集，它包括建立支持数据学习、预测以及决策的模型。高级数据科学家应该有机器学习的坚实基础，包括监督学习、无监督学习、深度学习等，并以此来提升预测模型、执行数据聚类和数据异常识别功能的性能。
三、大数据技术
像Hadoop、Spark、NoSQL数据库的大数据技术是当代技术科学家必须具备的技能。数据量正以前所未有的速度增长，使用工具有效地处理巨量的数据也成为一项必要技能。然而，传统的数据处理方式并不能胜任对这些数据的处理。一个针对高级数据科学家的认证项目可以供专业人员使用比较复杂的工具，帮助他们高效地处理日常工作。
四、数据可视化
数据图表既简单明了又容易处理。掌握了高效的数据可视化技能，高级数据科学家就能用简单的方法向企业决策者传递复杂的信息。因此，数据科学家必须要熟练掌握绘制图表、交互式可视化以及用数据讲故事的技能。
五、商业头脑和行业知识
清楚商业目标，了解行业趋势以及拥有企业家思维是公认的有利于数据科学职业发展的建议。有了坚实的专业知识，数据科学家可以找到相关领域的数据并做出最有利于达成商业目标的决策。有了强大的商业技能，他们也可以预测未来市场走向，领先竞争对手。
六、项目管理和领导能力
项目管理是数据科学家工作中很重要的一项。他们必须在有限的资源和预算内，按时完成项目。平庸的项目管理能力也会给公司带来巨大的损失。从项目计划开始到相关商业项目的管理，他们都应该展示优秀的领导能力，并且带领他们的团队开发成功的数据科学项目。
七、表达交流能力
高级数据科学家经常负责和不同专业水平的决策者交流复杂的数据观点。这就要求数据科学家具有较强表达交流能力以确保他传递出的信息是清晰、简洁、可操作的。
八、批判思维和问题解决能力
在完成一个数据科学项目的过程中，总是会遇到各种出乎预料的问题。无论是技术方面还是商务相关的问题，都需要高级数据科学家创造性地解决问题。因此，批判性思维以及创新能力是高级数据科学家正确、高效解决问题的重要能力。
九、时间管理和优先级化
一个数据科学家不得不同时处理多个项目，并且快速分出优先级。这就要求他们具备较强的时间管理能力和优先规划能力以确保他们能在截止日期之前出色地完成工作。因此，他们必须清楚要做什么以及什么时候去做。
十、指导和协作
初级团队的成员往往会把高级数据科学家们当作自己职业生涯中的偶像。高级数据科学家也有责任指导年轻的团队成员，并帮助他们克服数据科学领域的困难。同时，他们也必须和其他项目或部门的同事灵活合作，高效地完成工作并在公司内部营造一种专业的数据驱动文化。
总结
上述的大部分能力属于社交技巧，因人而异。因为这些并不是固定的技能，可以慢慢积累，专业人员必须能在工作中不断自我提高，才能实现自己的职业抱负。学得多块、多投入决定了你的数据科学事业能走多远。
原文10 Must have skills for Senior Data Scientists in 2023
原文作者：Aileen Scott
