数据科学家技术技能，迭代从未改变

随着越来越多的公司寻求收集和分析数据并从该信息中获取商业见解，对数据科学专业人员的需求持续增长。自2013年以来，数据分析师的职位发布量一直不断的在增加，相对应的薪资情况同样如此。

随着越来越多的公司采用数据驱动方法，数据分析师同时也必须根据企业的需求保持其技能最新。

所以就有企业分析了数据分析职位发布中最受欢迎的技能。

机器学习

机器学习是大数据人工智能(AI)的一个子领域，它包括计算机系统使用数据和算法自学做出预测，而且无需编程。该领域将是先进技术的关键，包括自动驾驶汽车，以及在零售等领域日益个性化的客户体验。

机器学习结合了数据科学、数学和软件工程，因此需要广泛的技能来学习。机器学习技能包括计算机科学基础、编程、概率和统计、数据建模和评估、算法和库、软件工程和系统设计。

Python

Python是一种通用的、面向对象的编程语言，可以在大多数操作系统上运行，并且是近年来增长最快、最流行的编程语言之一。它也是一个强大的数据和可视化工具，拥有一组库，其中包括一些特定于机器学习的库，包括NumPy、SciPy、scikit-learn和panda。Python也是数据科学工作招聘中最常被提及的技能。

R

R是一个开源统计软件包，它简化了对大型数据集的分析，包括线性和非线性建模、聚类和时间序列分析等特性。R语言的受欢迎程度不断提高，与Python语言一样，它也是数据科学、数据分析职位招聘中最常见的技能之一。

R还认可数据分析师对实时数据进行统计和预测分析，然后创建有趣的可视化工具将信息传达给业务部门。

SQL

SQL是一种特定于领域的编程语言，它使检索数据成为可能，并为数据分析师提供了访问和操作关系数据库管理系统中发现的大量信息的方法。SQL命令可以捕获和分解数据，还可以编辑数据库表和索引以提高准确性。SQL技能是数据科学领域的基础。

Hadoop

Hadoop是一个软件框架，它跨计算设备集群存储和处理大量数据。该系统灵活、可扩展，帮助企业识别趋势和预测结果，以改进决策。虽然在Hadoop经验有限的情况下获得一份数据科学工作是可能的，但对框架的深入理解是一个强大的卖点，可以带来更多的机会和更好的薪酬。

实际上，每个行业都在收集数据，目的是推动价值和增长。很明显，拥有适当技能组合的数据科学家能够最好地解释这些信息。所以，无论你是想进入数据科学领域，还是想提升自己的技术技能，根据雇主的需求量身定制学习内容都是一个好主意。