未来证明你的数据游戏：2023年每个数据科学家需要掌握的顶级技能
未来证明你的数据游戏：2023年数据科学家必备的顶级技能清单
如果你还没有听说，未来的3年中，预计有40%的劳动力将进行技能提升。这是为了跟上技术的持续增长，尤其是生成式人工智能。
然而，IBM的报告指出，高管们估计有40%的员工需要因为人工智能和自动化而重新学习技能。然而，报告还指出，在未来的3年中，具备商业洞察力和一批软技能的分析能力将会非常受欢迎。
在本文中，我将介绍2023年最热门的技能，以及这些技能将如何助益你的职业发展。
那么，让我们开始吧…
2023年的数据科学技能
正如我们可以看到的，由于技术和生成式人工智能的崛起，很多事物正在发生变化。如果你正在考虑开始或提升你的数据科学职业，以下是2023年最受追捧的技能。
编程语言
对于那些想要开始新的数据科学职业的人来说，让我们从基础知识开始。
选择一门编程语言并且把它学好。了解它的各个方面，掌握每一个细节。精通一门技能要比样样都会强得多。
许多组织希望雇佣的人能够带来多种好处。例如，这个员工在数据整理方面非常熟练，但他们在为我们的董事会会议创建数据可视化方面也是非常出色的。
如果你不确定选择哪门编程语言，可以阅读《2023年需要学习的8种数据科学编程语言》。
数据清洗与整理
现在让我们了解一下作为数据科学家将会被分配的任务。世界上有很多数据，随着大数据和其在生成式人工智能中的应用的崛起，组织机构将会希望利用这些数据。数据清洗和整理就是将原始数据转化为可以用于分析的格式。
有人说数据科学家将会花费多达80%的时间清洗数据，但这并不总是真实的。这是一项耗时的任务，但它并不会占据一个数据科学家80%的时间，一直都是如此。
尽管如此，数据清洗与整理在2023年仍然是数据科学家热门的技能。为什么呢？因为数据很少是整洁的，特别是现在组织机构正在翻阅陈旧的数据，试图找到可以利用它的方式。带上你的扫帚和刷子，因为肯定有一些清理工作要做。
分析能力
正如我之前提到的，未来的三年里，具备强大的分析能力的员工将会是高管们关注的焦点。根据IBM的报告，高管们的首要任务是提升员工的多种软技能，例如时间管理和沟通能力。其次是具备商业洞察力的分析能力。
分析能力的领域包括：
- 统计分析
- 数据探索
- 特征选择与工程
- 机器学习
- 模型评估
- 数据可视化
以统计分析为例，它被认为是数据科学的基石，它允许你通过描述性统计学来探索数据、更好地理解你的数据并通过可视化表示出来。它与数据清洗和整理阶段的元素密切合作，比如处理缺失值和解决异常值问题。
分析能力是数据科学家工作的基础，因此相同的规则适用 – 熟练掌握每一个细节，你将会在数据科学领域脱颖而出。
机器学习与深度学习
我们生活在一个组织推动使用数据获得洞察力和自动化任务的时代，因此熟悉机器学习和深度学习的要素知识非常重要。
机器学习和深度学习技能涉及以下领域：
- 数学与统计学
- 机器学习算法
- 深度学习架构
- 神经网络
- GPU和计算框架
- 部署
机器学习和深度学习都展现出了从数据中提取洞察力的惊人能力，使得数据科学家能够构建可以自动学习的模型。
组织正在积极寻找在各个行业具有优越性能的最先进模型的构建方法。作为数据科学家，您将能够解决复杂问题、提高准确性、构建增强组织竞争力的模型，并不断推动创新。
如果您在机器学习或深度学习的某个领域具备出色的能力，并且享受这方面的工作，那么就专注于这个领域吧。正如我说的，专精一门胜过多门略知一二。
软技能
根据IBM的报告，劳动力最需要的关键技能包括：
- 时间管理
- 优先处理能力
- 在团队环境中有效工作
- 有效沟通
- 灵活、敏捷和适应变化
我个人观点是，高管们可能认识到远程工作的转变对这些方面可能产生了制约。或者这可能是一些能够有效将创意转化为现实的技能。
为跟上生成式人工智能（AI），高管们正在寻找能够做到当前生成式AI工具无法达到的事情的员工。技术可以帮助我们自动化任务，我们可以使用数据分析来了解什么有效，什么无效。
然而，如果员工没有明智利用时间，并且不能以敏捷和灵活的方式在团队环境中工作，那么所有这些洞察力都会付之东流。员工是创新的驱动者，生成式AI系统只是帮助我们的工具。
结论
本文旨在让您关注未来几年即将到来以及高管调查所述的企业需求。如果您是初涉数据科学的人，您肯定需要进行大量研究和工作，但对所有要素都有良好的了解将使您更具竞争力。
如果您目前是一名数据科学家，我希望本文能够为您提供洞察力，即更多的组织正在寻找拥有优秀软技能的候选人来补充他们的硬技能。
我们都需要跟上世界的发展，因此利用人工智能工具进行再培训或提升技能将非常有益。
****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)****是一名数据科学家和自由职业技术作家。她对提供数据科学职业建议、教程和理论方面的知识特别感兴趣。她还希望探索人工智能在延长人类寿命方面的不同方式。作为一个热衷学习的人，她希望扩大自己的技术知识和写作能力，同时帮助引导他人。
