九个成为数据科学家的必备技能

8、商业智慧——想要成为数据科学家，需要充分了解自己工作的行业，并且知道公司想要解决的商业问题是哪些。能够根据数据科学分辨出解决哪些问题对公司来说更为重要，并且能够找出利用数据的新办法，这些是非常关键的。

9、通用技能——寻找优秀数据科学家的公司想要的是这样的人材：能够清楚顺畅地将自己的技术发现转化为非技术团队（比如市场部或者销售部）能够使用的内容。数据科学家必须能得出可用以决策的量化insight，同时了解非技术团队的需求，可以恰当地进行沟通以传达数据。想要了解定量专家在沟通技巧方面的更多信息，请参见我们近期的调查。

一般接下来的问题都是：“怎样能够获得这些技能呢？”网上有很多资源，不过笔者不希望让读者产生这样的错觉——成为数据科学家非常简单，上几节MOOCs就够了。除非你有扎实的定量经验，否则成为数据科学家之路还是颇有挑战的——但也并非不可能。

不过只要你确实对数据有兴趣、有激情，并打算将生命投入到相关的学习上，那么就不要让经验背景成为你追求数据科学生涯的阻碍。下面是我们觉得有用的一些资源：

1、高等学位——为了满足目前的需求，如雨后春笋般出现了更多的数据科学专业的项目，不过数学、统计学与计算机科学专业的项目也有很多。

2、MOOCs——Coursera、Udacity还有codeacademy都是不错的入门方式。

3、证书——KDnuggets编写了一个很长的列表清单。

4、Bootcamps——想要了解这种方式与学历项目或MOOCs的对比情况。

5、Kaggle——Kaggle上有数据科学竞赛，可以进行演练，用杂乱的真实世界数据来磨练技巧，解决真实的商业问题。雇主对Kaggle排名很重视，该排名可以被看作是相关的、经过亲身实践的项目工作。

6、LinkedIn小组——加入相关的小组，与数据科学社区的其他成员互动。

7、数据科学中心与KDnuggets——数据科学中心与KDnuggets都是保持与数据科学行业趋势前沿同步的优秀资源。8、Burtch Works研究：关于数据科学家的薪金，如果想要了解更多信息与当前数据科学家人数统计的话，请下载我们的数据科学家薪金研究报告。