Python、Java、Scala、MATLAB 和 TensorFlow 是数据科学家需要熟练掌握的几种编程语言。
统计学和应用数学
统计学的核心概念，例如描述统计、假设检验和回归，对于数据科学家来说是必不可少的。从应用数学的角度来看，数据科学家必须具备 手机号数据库列表 线性代数和微积分的基础知识。
服务器数据隔离
作为一名数据科学家，由于内存问题，可能需要跨多台服务器发送数据。Hadoop 是目前最常用的实时快速数据传输平台之一。因此，具备 Hadoop 基础知识将是一个额外的优势。
数据库
据库进行通信，因此了解 SQL/NoSQL 非常重要。
使用 SQL 编写查询来提取不同类型的 2025 年最适合小型企业的 10 款 CRM 数据可以缩短数据访问时间，并且它是从事数据科学职业道路时所需的技能 。
机器学习和人工智能
掌握机器学习和人工智能技术，如监督机器学习、神经网络、时间序列、深度神经网络、异常值检测、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、决策树、生存分析、逻辑回归、无监督机器学习、推荐引擎和对抗性学习，对印度的数 法国号码 据科学职业道路有利。
在追求数据科学职业道路时，机器学习和人工智能的知识非常重要，因为结果基于预测，而机器学习和人工智能都有助于建立预测模型。
数据可视化
商业世界不断产生海量数据。为了从商业角度利用这些数据，需要让业务用户和 IT 开发人员能够轻松地将这些数据可视化。
因此，在数据科学领域建立职业道路时，利用非结构化数据创建报告、图表和图形也是非常重要的技能。
有许多工具，例如 ggplot、Matplottlib 等，可以简化数据可视化。使用这些工具可以将数据分析的输出转换为更易于表示的格式，以便非数据科学家也能轻松理解。