编程（Python / R）
Python 中最受欢迎的数据科学课程之一被数据科学家广泛用于从头开始创造任何创新事物。
即使在增强了 Scala 和 Swift 等其他编程语言之后，Python/R 数据科学技能仍然在优先级图表中占据第一位。之所以能够做到这一点，是因为它有潜力减轻开发人员的任务。
4）SQL
SQL 是结构化查询语 斯洛文尼亚电报数据 言的缩写，是一种直接处理数据孤岛的语言，将其转换为有用的信息。然后开发人员使用这些信息。
任何具备 SQL 和 Python 数据科学技能的数据专家都可以让这两个程序碰撞并发挥作用，这样由于 Python，SQL 可以在更快的阶段给出结果。
当 SQL 运行时，只要开发人员接受了强大而有效的数据科学培训，就可以获得有意义的洞察力并重新构建数据。
5）
自然语言处理 (NLP)、深度学习和神经网络是任何数据业余爱好者成为数据科学家之前的核心数据科学技能。由于人工智能世界现在发展迅速，对这三者的需求也同时开始。
自然语言处理的功能是管理计算机数据与人类之间的交互。聊天框、Google Assistant、Siri、翻译工具以及更多类似功能都具有 NLP 数据科学技能。
神经网络可以解决复杂数据问题。人工神经网络的最佳示例包括读取图像压缩技术、预先评估股票价值以及面部和语音区分。
然后，深度学习会利用这个神经网络来查找更为复杂的数据。这个程序可以揭露欺诈和骗局。
6）数学和统计技能
首先，需要具备数据科学技能以及数学和统计学的基本知识。
在期待获得充满数据科学技能的领域并成为一名数据科学家的同时，对数学、尤其是统计学的基本而清晰的了解是数据科学培训等非常必要的领域。
由于许多算法都需要统计数据，因此它们被归类为先决条件，以确保您对见解有清晰的认识。
7）机器学习
机器学习是数据科学技能的一个支撑部分。
从数据中提取信息是数据科学的一项任务。这些信息随后将用作机器学习程序的数据输入。
借助 Python/R 中已经存储的某些库，机器学习的入门相当方便。作为一名接受过扎实数据科学培训的数据科学家，目标很高：您要清楚地了解什么问题需要什么解决方案。