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超越数学和 Python：您应该培养的其他关键数据科学技能
想要写出你的第一篇 TDS 文章吗？我们随时欢迎新作者的投稿。通往数据科学成功的路线图提供了许多不同的路径，但其中大多数都重点关注数学和编程技能（例如：Saankhya Mondal 本周早些时候发布的这份针对有抱负的数据专业人士的优秀指南）。但是，一旦你在这些领域打下了基础，下一步是什么？数据科学家需要在哪些主题上积累专业知识，才能在拥挤的就业市场中脱颖而出？我们每周的亮点将聚焦于你可能希望在未来几周和几个月内探索的一些领域，并提供来自广泛行业和学术角色的作者的可行建议。从掌握数据基础设施的来龙去脉到拓展讲故事的技能，让我们仔细看看其中一些边缘但仍然至关重要的潜在增长领域。超越技能：释放数据科学家的全部潜力“数据科学家拥有独特的视角，使他们能够提出自己的创新商业理念——这些理念新颖、具有战略性或与众不同，不太可能来自数据科学家以外的任何人。” Eric Colson 扩展了一个发人深省的前提，即公司过于关注数据科学家的技术技能，而忽视了他们的创造力和跳出框框的思维，从而没有充分利用数据科学家。Three Cr
来源:走向数据科学除了数学和 Python：您应该培养的其他关键数据科学技能
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我们始终欢迎新作者的贡献数据科学成功路线图提供了许多不同的路径，但其中大多数都包括对数学和编程技能的重点关注（例如：Saankhya Mondal 本周早些时候发布的针对有抱负的数据专业人士的优秀指南）。但是，一旦您掌握了这些领域的基础知识，下一步是什么？数据科学家需要在哪些主题上积累专业知识，才能在拥挤的就业市场中脱颖而出？
这是一本面向有抱负的数据专业人士的优秀指南 Saankhya Mondal Saankhya Mondal Saankhya Mondal我们每周的精彩内容将聚焦于您可能希望在未来几周和几个月内探索的一些领域，并提供来自深入各个行业和学术角色的作者提出的切实可行的建议。从掌握数据基础设施的来龙去脉到扩展讲故事的技能，让我们仔细看看其中一些边缘但仍然至关重要的潜在增长领域。