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wholerenguru3 (厚仁学术哥）
上一期同学们对数据科学家必备的“硬核”技能有了一定了解，那么想成为软硬兼备的优秀人才，还需要哪些技能呢？
一、团队合作
在数据科学项目中，数据集通常非常复杂。例如，数据集可能包含了数百万个观测值和数千个特征，甚至可能同时依赖于空间和时间。因此，要弄清楚构建哪种类型的模型以及构建模型要使用的功能可能非常具有挑战性。这使得项目的范围可能太大，以至于一个人无法解决。在这种情况下，我们需要与其他数据科学家，数据分析师，数据工程师以及行业人员合作。
除此之外，数据科学家可能不具备相关的领域知识。例如，根据我们所在行业的不同，我们可能必须与产品经理，工程师，医生等团队合作，以便更好的构建我们的模型。例如，一个工业系统具有实时生成数据的传感器，在这种情况下，作为数据科学家，我们可能不具备该系统的技术知识。因此，我们不得不与工程师和技术人员一起工作，以指导我们确定感兴趣的数据特征。这类事例不胜枚举，比如，数据科学家必须与公司高管合作制定战略，与产品经理和设计师合作创造更好的产品，与市场营销人员合作推出更精准的营销活动，与客户和服务器软件开发人员合作创建数据管道和改进工作流程。
因此，团队合作对于数据科学项目至关重要。
二、沟通能力
良好的沟通能力自然是Team player必不可少的技能之一。有效的沟通是一种无处不在的技能。无论身处任何行业，无论是入门岗位或是CEO，与他人建立联系都是一个非常有用的特质，可以帮助我们轻松有效地完成工作。
作为数据科学家，优秀的沟通能力更是重中之重。传达准确的信息或问题陈述是成功的关键。它展示了数据科学家严谨的思维过程和清晰的观点。
通过准确有效的沟通，数据科学家才能准确无误地理解各个部门的需求，从而确定项目的目标。在商业领域，数据科学家不仅需要精通分析数据，同时必须能清晰流畅地向技术和非技术观众解释他们的发现。优秀的数据科学家需要能够清晰流利地将他们的技术发现翻译给其他非技术团队，比如市场或销售部门的同事。
讲故事是一种非常有效的交流方式。一名数据科学家必须知道如何围绕数据建立一个故事线，以便任何人都能容易地理解。例如，展示一个数据表不如以讲故事的形式分享这些数据的见解有效。讲故事可以帮助你向其他利益相关者恰当地传达你的发现。
三、商业头脑
Infosys首席数据科学家Srinivasa Raghavan博士说：“数据科学不仅仅是数字运算，它是应用各种技能来解决一个行业的特定问题。”
要成为一名数据科学家，我们需要对所从事的行业有深入的了解，并且知道公司正在试图解决的业务问题是什么。数据科学家应该深入了解业务并考虑数据如何支持未来的增长和成功。除了发现利用数据的新方法之外，能够识别哪些问题对业务来说是非常重要。
结语
软硬能力的提升不可能一蹴而就，需要同学们日积月累，不断打磨。希望大家在重视知识储备的同时，注重技能的培养，成为具有超强职场竞争力的优秀人才。
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