社会上对数据科学家的关注度一浪高过一浪，一方面也和Google、亚马逊、Facebook等企业崛起的背后，都存在着数据科学家，这些互联网企业不只是累积大量数据，还把这些数据转化为更有价值的金矿。比方说，提供准确搜寻结果、定位广告、精准商品推荐等。
想要成为数据科学家还是需要具备基本的技能：
1.计算机科学，一般而言，数据科学家必须具备编程和计算机科学知识。简而言之，必须会使Hadoop或Mahout等工具，掌握对处理大数据越来越重要的大规模平行处理技术或机器学习知识。
2.数学、统计、数据挖掘等分析技术，除了数学和统计的素养之外，数据科学家还必须有能力操作SPSS或SAS等重要的统计分析软件。其中，R是最近相当受瞩目的开放源代码统计分析用程序语言及执行环境，R的长处在于，除了拥有丰富的统计分析用套件外，还具备能把结果可视化的高质量图表制作功能，而且以简单的指令就可执行，再加上它拥有名为”CRAN“的扩充套件综合典藏网站，只要安装追加套件，就能使用标准版软件未支持的函数或数据集等。
3.数据的可视化，传达的方式好坏会对信息的质量造成很大的影响。对相当于罗列一大串数字的数据进行分析，找出它有什么意义之后去开发网络的原型，或是运用外部API将分析结果与图表或地图、Daashboard等其服务结合，让它可视化，这对于数据科学家而言，是非常重要的复合能力。
数据科学需要具备的资质，主要从沟通能力、创业家精神、好奇心三方面，来依次讲下：
1.沟通能力，即使能从大数据中发现有用的洞见，如果无法将其应用在商务上，则该洞见的价值减半。因此，拥有能将数据分析结果转化为”故事“，有效地传达给对数据分析不具备专业知识的业务部同仁或管理阶层的资质，非常重要。
2.创业家精神，想创造出前所未有的，以数据为核心的全新服务，这样的创业家精神也是数据科学家必须拥有的重要资质。Google、亚马逊、Facebook等由数据创造出新服务的的企业，都是在庞大的数据中辛苦摸索，最后才能获得成功。
3.好奇心,成功的数据科学家似乎有一个共同点，就是不只对庞大的数据背后隐含的秘密拥有强烈的好奇心，对于艺术、技术、医疗、自然科学等各种领域，乃至于对所有的事物都具有旺盛的好奇心。有时候，通过把完全不同领域的数据结合在一起分析，能够获得以往从未得到的、价值巨大的洞见。
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