编程：
编程是数据科学家所需的最重要的技术技能之一。拥有强大的编程基础可以帮助您将统计知识付诸实践。数据科学作为职业可能是增强统计知识的最佳途径。此外，您还可以研究大型数据集，这对塑造您未来作为数据科学家的角色大有裨益。
精通 Python、MATLAB、Perl、C/C++、SQL、Scala 和 Java 等编程语言是数据科学专业人士的关键属性之一。掌握编程语言可以让你养成从大量非结构化数据集中筛选出有意义的数据并随后对其进行组织的习惯。
数据科学家通常涉及连接网 洪都拉斯手机号码列表 络应用程序、Web 编程、脚本编写和自动化数据处理工作。如果您正在寻找一种编程语言来完成所有这些任务，那么 Python 就是答案。您可以参加 Python 的高级在线课程，以在数据科学职业中获得比其他人更具竞争优势。
了解有关 Python 库的更多信息。
想要知道 Python 和 R 哪一个更适合你，请阅读我们之前的帖子R 与 Python，哪一个最适合数据分析。
定量分析：
数据科学家大部分时间都在通过分析复杂系统产生的数据来研究其行为。定量分析是数据科学技能的核心，它可以帮助您建模复杂结构或分析大型数据集。
作为一名经验丰富的数据分析师，您必须超越客户流失模型或客户生命周期价值模型等常见模型，并了解供应 + 需求模型等复杂模型、经济上最优化的供应商匹配方式，以及对公司增长渠道进行建模的方法，以更好地量化哪些增长途径最有价值。定量分析是一项重要的数据科学家技能，它可以提高您运行实验分析、扩展数据策略和帮助您实施机器学习的能力。