如今的数据科学家具有的技能不仅需要精通人工智能和Python，还需要擅长与企业高管进行沟通。
美国劳工统计局将数据科学家列为未来增长最快的15个职业之一，预计在未来10年的工作岗位增长率将达到31%。随着数据日益成为所有企业的命脉，数据科学家不仅需要具备过硬的知识和技能，还需要具备强大的商业头脑。
1.机器学习/神经网络技能
2021年，机器学习方法(如迁移学习和Transformer)将引起很多关注，因为它们正在迅速推动许多不同领域的创新。对于构建和训练神经网络，PyTorch背后有很大的推动力，Keras和TensorFlow也是常用的。还有丰富的软件库生态系统，其中许多是开源的，可以帮助加速机器学习和数据科学应用程序。
2.编程技能
对于数据科学家来说，为探索性分析、数据预处理和算法训练以及在某些情况下在生产中部署模型编写高质量且可维护的代码非常重要。Python、JavaScript、R和Scala是最适合开发的语言。另一个有用的技能是了解如何从其他人可以部署的模型构建WebAPI。
3.了解云计算
了解云计算工程原理和云计算基础设施的数据科学家对于雇主来说更具吸引力。这意味着需要三大公有云提供商(微软、AWS、谷歌)提供的云计算服务。每个云计算供应商都为数据科学家提供了一套全面的工具，用于数据提取、数据清理、可视化和机器学习目的。
网络资产管理和治理解决方案提供商Jupiter One公司首席架构师Phillip Gates-Idem说，“我们正在寻求熟悉云计算基础设施、持续集成(CI)/持续交付(CD)管道和自动化的数据科学家。数据科学家需要对如何使用云计算基础设施构建和使用工具有着深刻的了解。”
4. 沟通能力
数据科学家现在比以往任何时候都有更多的机会“亲自动手”处理数据，但这需要对业务目标有很强的理解，并有能力清楚地传达和解释技术术语。能够将数据转化为有用术语的数据科学家能够增加额外价值。
IT人力资源提供商RobertHalf Technology公司区域经理Joshua Drew说，“能够将这些数据转化为清晰、易于理解的业务信息将是一项巨大的技能，而数据科学家并不总是具备这些软技能，或者具备能够向企业高管澄清其决策过程的经验。”
由 dawei
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