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数据科学工作真的很香！

美国劳工统计局(BLS)预计，DS将是是美国增长最快的职业之一，在2022年至2032年期间，数据科学家的就业将增长35.2%。在此期间，估计应该会有59,400个工作岗位。

数据科学需要具备的能力

数据科学家需要精通数据分析，然后必须清晰流畅地向技术和非技术受众解释他们的发现结果，并且组织将依赖数据科学家来解决问题和进行有益的沟通，以便其他人了解如何采取行动。为了练习你的沟通技巧，你可以多去上公开课并在学习过程中沟通交流，分享经验和解决问题。

有效引导技术技能的最佳方式是拥有强大的商业头脑。没有它，有抱负的数据科学家可能无法识别组织发展需要解决的问题和潜在挑战。这对于帮助你所在的组织探索新的商机至关重要。你可以参加一些实践项目以及竞赛以获取更多的实战技能和实践经验，从中培养商业意识。

批判性思维对于数据科学家而言更为重要，因为数据科学领域的批判性思维意味着你能从各个角度看待问题，考虑数据源，并始终保持好奇心。阅读其他行业的数据科学大佬的博客、书籍和科技资讯网站，可以从Medium或Analytics vidhaya上获得相关领域的实际经验和建议以促进思维发展。

数学和统计学在数据科学中扮演着重要的角色。数据科学家需要处理数学和统计模型，并且必须能够应用和拓展它们。你可以在Khan Academy、Fast.ai以及Offer帮上学习相应课程，而对于那些对统计学有基本了解的人可以去看一下“The Elements of Statistical Learning”这本书。

数据科学家使用编程语言来提取、重新格式化和帮助分析他们的数据。你需要学习各种编程语言，例如Python、Perl、C/C++、SQL和Java，并且通过用你不懂的语言处理数据集来练习编程技能，当然，也可以在Stack Overflow上发布问题（这是一个在线社区，即使是专业程序员也用它来进行故障排除）。

数据科学的关键是机器学习，即有人可以训练计算机注意数据中的模式。使用它们能够提高你作为数据科学家所传递的价值，并帮助你更好、更快地工作。你可以选择一个感兴趣的方向，利用机器学习和AI技术去解决问题。

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