據估計，我們每天生成大約 2.5 萬億字節的數據。因此，構建有針對性的方法來導航和分析這些數據變得非常重要，這些數據對於理解全球各種公司和企業的戰略運營至關重要。因此，數據科學的多學科領域對於所有熟悉的組織和勞動力的管理、評估和進步變得不可或缺。

這個流中的課程是一個受歡迎的偏好，作為一個允許進步的利基領域——利用工程、計算、數學和商業管理的概念來開發功能性問題解決技能，這些技能在包括醫療保健在內的各個行業和部門中都是可取的，保險、管理、銀行、教育等。數據科學對體驗式學習的重視使其具有創新性，對碩士學位最有吸引力。 你可以 參考這個 查找有關數據科學課程如何幫助您提高和獲得技能的更多信息。因此，一個讓您從事高等教育和專業化的領域會帶來許多需求。合適的培訓計劃可以幫助您獲得專業知識。對於有抱負的候選人來說，首選技能組合的門檻很高。

每個數據科學候選人必須知道的 5 大技能

數據科學家應始終具備在工作中取得成功所需的所有技術和人際交往能力。其中一些是：

1. 掌握統計數據

數據等原始信息無疑是統計學家的強項。數據科學需要統計思想、方法和功能的交互和利用。進入一個好的碩士課程甚至是強制性的。由此可見，它要求考生對該學科有很強的把握。如果他們精通分佈曲線、概率分佈、統計分析、貝葉斯統計、降維等統計概念，則數據科學的後起之秀必須更加充分地積累、排列、解碼、破譯和呈現信息.

2. 微積分和代數

以下統計是它的近親數學。一個有抱負的人必須有一個強大的數學原理基礎。然而，有些概念比其他概念更與該領域相關。因此，每個申請人如果想繼續自己的領域，都必鬚麵對代數和微積分。微積分是數學的一個分支，它分析可以在曲線斜率上以圖形方式可視化的數據調製率。梯度下降、在機器學習中應用的多變量微積分等主題是該領域的一些支柱。

3. Programming

破解數據科學問題需要具備編程或編碼的知識和專業知識。在有抱負的人中，Python 是迄今為止最受歡迎的編程語言。 R 是另一種功能強大的編程語言，在這個流中非常有用。這種易於使用的開源是一項吸引所有受人尊敬的分析和數據組織的技能。此外，申請人經常學習和使用其他編程語言，如 Java、C 和 C++。

4. Predictive modeling

擁有利用信息來預測和構建各種情況和結果的技能是該領域所需的重點領域。預測分析在現有或新的信息索引中搜索模式或線索，以估計未來的情況、趨勢和結果。它很可能在不同業務的不同部門中證明是有效的，從客戶分析到硬件維護到 醫療診斷 數據分析的這一分支研究數據的水晶球，借助機器學習和統計建模等工具提供對未來的遠見。
數據科學家利用這種有先見之明的活動來過濾過去和現在的信息，以根據提供的參數來識別模式和圖形條件以及未來應該發生的事件。

5. 數據爭吵

數據科學家通常將大部分時間花在致力於數據整理和準備分析的項目上。雖然這項任務主要分配給數據工程師，但如果數據科學家精通清理和建模並熟悉數據分析的基礎知識，那將是一項額外的工作。這使他們能夠更靈活、更清晰地克服數據不完善的障礙，例如格式問題或錯誤標記的字段或數據質量問題。面對這些問題，數據科學家需要熟悉常見數據倉庫和數據湖環境的工作和應用。這些包括關係數據庫，例如 SQL 以及 NoSQL 數據庫。 SQL 或結構化查詢語言是最流行的關係數據庫，它存儲和製表數據以執行複雜的查詢。 “NoSQL”，將所有相關數據組織在一個數據結構中，以確保在處理大量數據時減少性能滯後。它還包括大數據技術，如 Apache Spark 和 Hadoop。儘管 Apache Spark 和 Hadoop 都有助於運行複雜的算法，但前者速度更快，因為後者對磁盤的讀寫使其失去了競爭優勢。

越來越多的證據表明數據的優勢在當今世界很突出，並且在可預見的未來也是可以預見的。每一個線上和線下活動都會產生海量的數據。從軍隊到娛樂業——數據由所有人產生。因此，掌握數據科學可以解開生活各個方面的答案。它揭開了秘密和奧秘，賦予您在不斷擴大的數字化世界中促進進步和創新的力量。