一个人最有可能成为数据科学家的最起码的知识是什么？

Question

我是Python开发人员，但我想成为一名数据科学家。

我的问题：

在它的核心，我需要做这个转变的最低限度是什么？我知道不能简单地说我需要学习Numpy和Pandas。

我的想法：

我希望将我的问题从以下三个方面加以考虑，并试图回答每一类问题的实质需要：

1. 技术:分析
2. 技术:计算机科学
3. 非技术技能:软技能

任何帮助都将不胜感激。:)

Answer 1

从个人的经验来看(所以考虑一下，我可能不是很有代表性，虽然我可能也不远了)那些来找我找工作的人

数据科学家

这样做是因为：

1)掌握一种或多种编程语言的大量知识，通常用于数据分析。就我而言，Python。

2)应用数学知识(通常他们根本不关心基场)。您只需知道如何解释数据并从中得出有效的结论(至少作为起点)。

3)过去在numpy、枕骨、科学知识-学习 (非常相关)、科学图像 (如果您也要做图像分析)、熊猫等库方面的经验。

4)对matplotlib、海航、查科、格图、pyQtGraph、Bokeh等数据可视化库的开发经验。

5)对回归技术、聚类和分类的认识。

( 6)在空间估计、图像分析与处理和计算机视觉、三维可视化中，有效的附加条件是典型的应用数学。

7)如果您已经有使用这些编程语言构建科学软件解决方案的经验，这可能是一个很大的优势。

• 考虑到第7点，您可能会考虑查看PyQt5和wxPython。

8)理想情况下，你也可以把你的结果提供给一个不一定只由科学家组成的帮助(实际上，我建议了很多插图.事实上，现在我想到了，即使只是科学家，也有很多插图)。因此，这需要一些技能来构建适当的图表和图形(参见矢量图形软件，如Inkscape，以及绘图库，它可以创造奇迹)。

9)最后，但并非最不重要的一点灵活性(这是常见的科学和发展人员)。有时候你需要改变你的技术，这需要一些学习。

请注意，我的经验并不能说明网站开发本身。我的是一个科学背景，很少有网络开发，所以那些接近我的人，在这样做的时候考虑到了这一点。其他领域可能需要不同的技能(顺便说一句，您不需要成为web开发人员来处理web数据)。

Answer 2

只是我上面粘贴的链接中没有提到的一些想法.

1. 大数据!=数据科学如果您是一个数据科学家，您可能正在或不使用大数据工具。你的问题不清楚，你是否理解这一点，但区别是重要的。
2. 在数据科学领域，有各种各样的职业“适合”。我没有在这里重复，而是在建立一个数据分析小组上写了一个简短的博客。人们常常将数据科学家一词扩大到包括我所描述的团队中的大多数元素。
3. 学点数学--如果你还没学的话。数据科学中的分析部分在数学上很重。
4. 扩展您的数据分析算法，包括一些聚类和分类，因为它们通常适用，即使您认为您只是要处理时间序列数据。