大数据时代，什么职业比较吃香？答案可以从今年的校招薪资列表上知道——算法工程师、人工智能研究员、数据分析等职位。其实这几个职位有一定的交集，那就是需要处理大量的数据，尤其是作为一名数据科学家，主要的工作在处理数据和分析数据上面，也有部分工作与算法工程师和人工智能研究员相重叠，其所占的优势在于对数据更加敏感。那么作为一名数据科学家，应该具备的技能有哪些呢？本文将一窥究竟。
1.学历
数据科学家一般都具有高学历——88%的数据科学家至少是硕士学位，46%的数据科学家是博士学位，这表明想要成为一名数据科学家需要非常好的教育背景（知识了解深入）。常见的专业是计算机科学、社会科学、物理科学和统计学。最常见的研究领域是数学和统计（32％），其次是计算机科学（19％）和工程应用（16％）。在攻读上述学位中学习到的专业知识都将为您提供处理和分析大数据所需的技能。
在取得学位后就可以高枕无忧了吗？答案是否定的，现在是终生学习的时代。事实上，大多数数据科学家在拥有硕士学位或博士学位后，还不断通过在线训练以学习如何使用Hadoop或大数据查询等特殊技能。
2.R编程语言
对于数据科学家而言，R语言通常是首选编程语言。R语言是专门为数据科学需求而设计的，可以使用R语言来解决在数据科学中遇到的任何问题。事实上，43％的数据科学家正在使用R语言来解决统计问题。
但是学习R语言时有一个障碍，那就是如果你已经掌握了一门其它编程语言，那学起来是很痛苦的。尽管如此，互联网上有很多R语言学习资源，例如Simplilearn的数据科学训练和R编程语言。
技术类技能：计算机科学
3.Python编程
Python语言近来很火，随着人工智能以及深度学习的发展，Python已经超越Java语言成为编程中最常用的语言。Python也是在数据科学中常见的编码语言，据调查，40％的受访者使用Python作为其主要编程语言。
由于Python的多功能性，可以将其用于所有涉及数据科学过程的步骤。比如，Python可以采用各种格式的数据，并且可以轻松地将SQL表导入到代码中。此外，还允许创建数据集。