我们需要理解它的含义和含

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培养您在 AWS 和云计算方面的技能

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数据科学家软技能
虽然技术能力是数据科学家技能的重要组成部分，但在行业中蓬勃发展还需要一些不太有形的技能。

12. 商业头脑
数据只不过是信息。作为人类，我们的身体不断通过感官收集信息。但为了理解这 垃圾数据 些信息，义。分析大量数据时也会发生同样的情况。为了从数据中发现有意义的见解，我们首先必须了解我们正在处理的数据。

除了我们上面提到的技术技能之外，数据科学家还必须对他们所从事的部门或行业有深入的业务了解，无论是金融、医疗保健、营销还是其他。这种特定领域的知识对于理解数据和执行更好的分析至关重要。

13. 沟通技巧
数据科学不仅涉及数学和编程，还涉及呈现和传达数据分析的结论。如果人们不理解分析结果，那么你作为科学家的工作对公司就没有价值。

为了将数据转化为决策，数据科学家必须有能力适当地传达他们的想法。更重要的是，数据科学家必须知道如何讲述有关数据的引人入胜的故事。为此，创新的沟通方法和框架（例如数据讲故事）可以发挥巨大作用。

14. 数据道德技能
技术本身是中立的。但它的用途却并非如此。近年来，某些数据驱动型公司因开发可能对人类和社会产生负面影响的实践和应用程序而受到关注。这损害了公民对公司以及更广泛的技术的信誉和信任。

为了确保数据产生积极影响，数据科学家必须培养道德良知。这涉及熟悉重要的概念，例如数据隐私、算法偏差和反馈循环，并努力产生公平、透明和负责任的算法。您可能还想熟悉人工智能的道德规范，因为它可能在未来几年成为一个大问题。