5G将影响下一个网络时代

您可能会注意到，这七个技能中的任何一个都与机器学习或深度学习无关，这不是一个错误。当前，对在建模前和建模后阶段使用的技能有更高的要求。因此，最受推荐的七种学习技能实际上与数据分析师，软件工程师和数据工程师的技能重叠。

我写了一篇文章，专门介绍了为什么不应该首先学习机器学习的原因-您可以在下面查看：

SQL

SQL是数据世界中的通用语言。无论你是数据科学家、数据工程师还是数据分析师，你都需要了解SQL。

SQL用于从数据库中提取数据，处理数据和创建数据管道。本质上，这对于数据生命周期中几乎每个预分析/预建模阶段都很重要。

开发强大的SQL技能将使您能够将分析，可视化和建模提高到一个新的水平，因为您将能够以高级方式提取和操作数据。 而且，对于使用PB级数据的公司而言，编写高效且可扩展的查询变得越来越重要。

数据可视化

如果您认为创建数据可视化和讲故事特定于数据分析师的角色，那么请往下看。

数据可视化只是指以视觉方式呈现的数据-它可以采用图表的形式，但也可以采用非常规的方式进行呈现。

数据叙事使数据可视化更上一层楼-数据叙事是指"如何"传达见解。 可以把它想像成一本图画书。 一本好的图画书具有良好的视觉效果，但也具有将视觉效果联系起来的引人入胜且功能强大的叙述。

开发数据可视化和讲故事的技能至关重要，因为您始终以数据科学家的身份出售自己的想法和模型。 与其他不懂技术的人交流时，这一点尤其重要。

Python

从我的交流来看，Python似乎是学习首选编程语言。这并不意味着如果你使用R，你就不能成为一名数据科学家，但这只是意味着你将在一种不同于大多数人使用的语言中工作。

学习Python语法很容易，但您应该能够编写高效的脚本，并利用Python提供的大量库和包。Python编程是一个应用程序的构建块，如操作数据，构建机器学习模型，编写DAG文件等等…

PANDAS

可以说，用Python中最重要的库是Pandas，它是一个用于数据处理和分析的程序包。 作为数据科学家，无论您要清理数据，浏览数据还是处理数据，您都将一直使用此软件包。

Pandas之所以成为如此流行的软件包，不仅因为它具有功能性，而且因为DataFrames已成为机器学习模型的标准数据结构。

Git /版本控制

Git是技术社区中使用的主要版本控制系统。

如果那没有意义，请考虑以下示例。 在高中或大学中，如果您不得不写一篇论文，则在进行过程中可能会保存不同版本的论文。 例如：

（编辑：南通站长网）

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