大家好,今天团团来为大家解答以下的问题，关于数据科学家需要掌握哪些技能，数据科学家需要掌握什么这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
如果你要为你的客户/用户提供令他们满意的服务，那你就需要收集并分析相关的客户/用户数据，以数据驱动，通过数据来改善你的产品、服务，完善产品的体验和客户满意度。
你知道全球最大媒体服务提供商 netflix 如何使用数据科学吗？在浩如烟海的数据中，netflix最关心用户参与度和保留率，包括：
- 暂停、快退或快进的数据
- 用户在一周中的哪一天和一天中的什么时间观看内容（时间/频率数据）
- 用户什么时间，为什么对这个内容不感兴趣
- 用户在哪个地方观看
- 用户的浏览和滚动行为
- 用户使用什么设备观看视频
netflix 在全球拥有超过 1.2 亿用户！为了处理所有这些信息，netflix 使用了先进的数据科学指标。这使其能够向用户推荐他们最喜欢的电影和节目，并为他们制作更好的节目。
netflix 热门剧集《纸牌屋》是使用数据科学和大数据开发的。netflix 从另一部在白宫上演的电视剧《西翼》中收集了用户数据。该公司考虑了人们在快进时在哪里暂停以及在哪里停止观看节目。分析这些数据帮助 netflix 制作出引人入胜的节目。
如果你有志成为一名数据科学专家，去netflix工作，或者去腾讯、爱奇艺、网易，那你就需要掌握以下7项技能：
技能 1：拥有 oracle® database、mysql®、microsoft® sql server 和 teradata® 等工具存储和分析数据所需的数据库知识。
技能 2：学习统计、概率和数学分析。统计学是一门涉及开发和研究收集、分析、解释和呈现数据的科学。而概率，则用于衡量评估事件发生的可能性。数学分析是处理极限和相关理论的数学分支，例如微分、积分、测度、无穷级数和解析函数。
技能 3：掌握至少一门编程语言。在执行数据分析时，r、python 和 sas 等编程工具非常重要；r语言是统计计算免费软件，它支持大多数用于数据分析的机器学习算法，例如回归、关联和聚类；python 是一种开源的通用编程语言。数据科学使用了 numpy 和 scipy 等 python 库；sas 可以从各种来源挖掘、更改、管理和检索数据，并对数据进行统计分析。
技能 4：学习数据整理，包括清理、操作和组织数据。常用的数据整理工具包括 r、python、flume 和 scoop。
技能 5：掌握机器学习的概念。为系统提供自动学习和改进经验的能力，而无需明确编程。机器学习可以通过各种算法来实现，例如回归、朴素贝叶斯、svm、k 均值聚类、knn 和决策树算法等等。
技能6：熟悉apache spark、hadoop、talend和tableau等大数据工具，用于处理传统数据处理软件无法处理的大型复杂数据。
技能 7：数据可视化能力。数据可视化集成不同的数据集并使用图表、图表和图形将数据直观呈现出来。
当你学会以上7项技能以后，你可以去应聘数据工程师，数据分析师，数据架构师等岗位，其中数据工程师和架构师薪水更高，在一线城市能拿到3万月薪，而数据分析师刚入行大约15k，1-2年经验可以谈到18-20k。
数据科学可以选择的行业特别多，基本各行各业都需要，流媒体领域、医疗领域、音乐app、电商领域、广告领域等等，你将可以在这些领域发挥你的聪明才智，帮助公司创收、降低成本，甚至开辟新的业务板块。
simplilearn圣普伦的数据科学家课由 ronald van loon 设计，被评为世界十大大数据和数据科学影响者之一。通过simplilearn 圣普伦的数据科学计划，您学习统计和统计程序、假设检验、聚类、决策树、线性和逻辑回归、r、数据可视化、回归模型、hadoop、spark、proc sql、sas 宏等技能和工具、高级分析、matplotlib、excel 分析函数、zookeeper、kafka 接口等知识和技能。如果您遵循科学的学习路径，每周 8 h学习时间， 21周后你就会成为一名经过认证的数据科学家。
本文到此结束，希望对大家有所帮助。