什么是数据科学家？
数据科学家是使用他们在统计学和建设机器学习模型方面的专业技术去进行关键商业问题预测的专家。
数据科学家也需要像数据分析师一样去清洗、分析、可视化数据。然而一个数据科学家需要在这些技能上更深入也更专业，他们还可以去训练和优化机器学习的模型。
数据科学家重要作用
数据科学家能产生巨大的价值，他们处理更多开放式的问题并且利用他们专业的统计学和算法知识发挥更大杠杆的作用。如果说数据分析师专注于从过去和现在数据层面来理解数据的话，那么数据科学家就是专注于做出对未来更可信的预测。
数据科学家通过有监督学习（分类、回归）和无监督学习（聚类，神经网络，异常监测？）机器学习模型来揭开隐藏着的规律。本质上来说他们是训练那些能让他们更好的识别模型和产出精确预测效果的数学模型的人。
数据科学家职责：
评估统计学模型来决定分析有效性；
使用机器学习来建设更好的预测算法；
测试和持续提升模型精确度；
进行数据可视化来概括分析的结论。
数据科学家为预测和理解数据带来了一种完全崭新的方式。虽然数据分析师可能也可以去描述趋势和为商业团队传递这些结果。但是数据科学家能剔除新的问题并且可以去建模来做出对新数据的预测。
数据科学家技能要求：
1.数据科学家需要具备扎实的数学和统计学基础，包括线性代数、概率论、统计推断等。这些知识对于理解和应用数据分析算法非常重要。
2. 具备编程技能，常见的编程语言包括Python和R。熟练掌握这些语言可以帮助数据科学家进行数据清洗、建模和可视化等工作。
3. 拥有数据分析和挖掘的能力，能够从大量的数据中提取有用的信息和模式。熟悉常见的数据分析和挖掘算法，如回归分析、聚类分析、决策树等。
4. 了解机器学习和深度学习的原理和应用。熟悉常见的机器学习算法，如支持向量机、随机森林、神经网络等，并能够应用这些算法解决实际问题。
5. 数据库和SQL：数据科学家需要具备数据库和SQL的知识，能够进行数据的存储、查询和管理。熟悉关系型数据库和非关系型数据库，并能够编写高效的SQL查询语句。
6. 具备数据可视化的能力，能够将复杂的数据呈现为易于理解和分析的图表和图形。熟练使用数据可视化工具，如matplotlib、ggplot、Tableau等。
7. 对所从事的领域有一定的了解，能够理解业务需求并将数据分析结果转化为实际应用。不同领域的数据科学家可能需要具备不同的专业知识。
