一名称职的数据科学家有哪些特点？在寻找理想的申请人时，技能测试通常是大多数企业和招聘人员的首要任务。毕竟，选择一个连最基本的数据科学家能力都不具备的人可能是一个代价极其高昂的错误。然而，称职的数据科学家还具有技能测试本身无法识别的属性。他们拥有各种各样的才能和属性，而这些是人们无法通过阅读书籍获得的。现在的问题是，他们到底是什么，又该如何识别他们？
由于成功招聘带来的巨大压力，公司和招聘人员越来越多地转向基于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的解决方案。据《卫报》报道，BP、Expedia 和沃达丰等几家领先企业正在使用一款由机器学习驱动的名为 Headstart 的应用程序来帮助他们找到最合格的人才。Headstart 使用多种不同的预测和上下文算法对申请人进行筛选，并将他们安排在适合他们的职位上。在本文中，我们将讨论数据科学家要想取得成功必须具备的各种能力。
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在这篇博客中，您将了解数据科学家必须具备的一些最重要的能力和特征。
1.编程
从事数据科学工作的人必须精通至少一种编程语言，例如 R、Python、SAS 或 Hadoop。仅仅会写代码是不够的，还必须能够熟练使用各种不同的编程环境来分析数据。数据科学家需要精通编程语言，并能够快速适应不断变化的技术趋势，才能在职业生涯中取得成功。数据科学领域目前正受到世界各地企业前所未有的关注和重视。如果您不愿意使用各种编程工具，那么对于一家依赖您的劳动成果来加快公司扩张的公司来说，这可能是一个交易破坏者。
2. 定量数据分析
这是数据科学家在工作中负责的核心工作。数据科学家的个人资料应包括以下特征：能够理性和直观地理解复杂的环境及其行为，能够处理混乱且难以处理的数据，以及能够创建原型和模型来测试假设。诸如如何构建预测和回归模型、机器学习（包括监督和非监督学习算法）、时间序列预测、数据缩减方法、神经网络和其他相关主题等概念都是必备知识。
3. 数学和统计学能力
如果数据科学家和公司无法掌握统计数据，那么他们的未来都会注定失败。没有数学和统计学，就不可能根据系统如何响应变化来生成假设，对数据变化做出统计意义的假设，定义指标以制定目标和衡量成功，并从数据集中得出准确的结论。如果一个人没有扎实的数学和统计学基础，那么他们很难编写代码或充分利用函数。
4. 可视化技能
众所周知，当信息以视觉形式呈现时，人们能够更快地获取信息，而不是以文字或数字的形式。如果数据科学家掌握了 Tableau、Qlikview、Plotly 或 Sisense 等数据可视化工具的操作知识，他们将能够自信地向技术和非技术受众展示见解。这将确保受众相信数据科学家的见解可以带来商业价值。在确定数据科学家是否会成功时，他们可以做的最重要的事情之一就是熟悉数据可视化的基础知识并向利益相关者展示有吸引力的数据。
5.多元分析与线性代数
数据科学家有可能（但不一定）在职业生涯的某个阶段需要在公司内部设计自己的实施模型。这个问题可能会在面试过程中明确提出，也可能不会。当由数据定义的产品有可能为公司带来革命性的改进时，尤其如此。数据科学学科非常年轻，因此没有一成不变的工作定义。因此，在构建开箱即用的模型时，掌握线性代数和多变量微积分可能会非常有帮助。此外，面试官可能会用微积分问题让你大吃一惊。自信的数据科学家会建议他们尽最大努力。
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结论
无论您是雇主还是招聘人员，这份成功数据科学家的才能和特质列表都可以让您在寻找最佳人才方面领先一步。确保在下次招聘时，您寻找的应聘者除了技术才能外，还具有适量的创造力，以及数据直觉、统计思维技能、“黑客精神”和“黑客心态”之间的良好平衡。拥有这些特质的数据科学家无疑将为您公司的成长和成功做出贡献。
特色图片：由 storyset 创建的数据分析向量
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