全文共字，预计学习时长13分钟来源：Pexels过年期间，小芯努力学习了一些数据科学技能，作为数据领域的人，最终总会阅读并了解很多很多东西。数据科学对小芯来说，是一种力量，能使企业和利益相关者做出明智的决策，并用数据解决问题。如今，不是每个技术专家都对其他技能充满热情，但都会对自己工作领域的技能充满热情。数据科学家也是如此。新的一年，随着新技术趋势和更重大挑战出现，技术基础必须夯实。下面是小芯整理出来的最新鲜的年数据科学家所需的10大技能，排序不分先后！1.数据库管理对笔者来说，数据科学家是不一样的存在，他们需要掌握所有知识，包括数学、统计、编程、数据管理、可视化，以及定义非“完整堆栈”。正如笔者前面提到的，80%的工作在于准备数据，以便能在项目环境中对数据进行处理。需要处理大量数据时，数据科学家要知道管理这些数据是非常重要的。数据库管理本质上由一组可以编辑、索引和操作数据库的程序组成。数据库管理系统接受来自应用程序的数据请求，并指示操作系统提供所需的特定数据。在大型系统中，数据库管理系统帮助用户在任何给定的时间点存储和检索数据。数据库管理能为数据科学带来什么？1.定义、检索和管理数据库中的数据2.操纵数据本身、数据格式、字段名、记录结构和文件结构3.定义写入、验证和测试数据的规则4.在数据库的记录层操作5.支持多用户环境并行访问及操作数据一些流行的数据库管理系统包括：MySQL、SQL服务器、Oracle、IBMDB2、PostgreSQL和NoSQL数据库（Mongo数据库、Couch数据库、Dynamo数据库、H库、Neo4j、Cassandra、Redis）2.机器学习/深度学习如果你工作的公司管理并操作大量数据，并且决策过程是以数据为中心的，那么你可能需要掌握机器学习这一技能。机器学习是数据科学生态系统的一个子集，就像统计学或概率一样，它有助于数据建模和获得结果。面向数据科学的机器学习包括对机器学习至关重要的算法；KNN最近邻算法，随机森林，朴素贝叶斯，回归模型，PyTorch、TensorFlow和Keras在数据科学机器学习中的也都很有用。机器学习能为数据科学带来什么？1.欺诈监测和风险管理2.医疗保健（蓬勃发展的数据科学领域之一！遗传学、基因组学、图像分析）3.航线规划4.垃圾邮件自动过滤5.面部和语音识别系统6.改进的交互式语音响应（IVR）7.全面的语言和文档识别和翻译3.数据可视化数据可视化实际上意味着什么？对笔者来说，它是数据中发现的图形表示。可视化可以有效地沟通，并引导用户探索得出结论。笔者是数据可视化的核心人物。可视化使笔者可以从数据中构思出故事，并创建全面的展示。数据可视化是更重要的技能之一，因为它不仅仅反映最终的结果，还能理解并学习数据及数据的脆弱性。把事物形象地描绘出来总是好的；真正的价值已经确立和理解了。创建可视化时，肯定会得到有意义的信息，令人惊讶的是，这些信息竟然可以影响系统。直方图、条形图、饼图、散点图、折线图、时间序列图、关系图、热图、地理图、三维图以及一长串可用于数据的可视化列表。如需更详细的列表，请访问此处。数据可视化能为数据科学带来什么？1.为强大的观点绘制数据2.确定未知变量之间的关系3.可视化需要
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