data(数据科学家的基本技能)

数据科学家是数据获取、数据清洗、数据表示和数据分析中的关键人物。在这个角色中，他们需要具备许多基本技能，包括统计学方法、建模、程序设计、可视化、机器学习和数据挖掘等技术。为了进行数据科学活动，数据科学家必须了解可能的数据源和访问权限，以及获取数据所需的方法。数据既可以是定性的，也可以是定量的。定性的数据例子包括人们描述一辆车多么豪华，或者香水的味道（多么好闻的味道）。

数据科学旨在促进与数据相关的各种流程的应用，例如数据获取、清洗噪声的数据预处理、数据表示、数据评估、数据分析，以及数据创建相关知识的运用。在实际操作中，数据科学家需要收集的数据必须是干净的、分析过的，还要用适合的模型处理并以良好的方式呈现给用户。

在数据科学活动中，有四个主要步骤。首先，是活动导向步骤。在这一阶段，数据科学家需要确定可能的数据源和访问权限，并获取数据。其次，数据科学家需要收集的数据必须是干净的、分析过的，还要用适合的模型处理并以良好的方式呈现给用户。第三步是活动导向步骤，这一步主要是利用已收集的数据和挑选出的方案实现数据科学活动。最后一步是利用已收集的数据和挑选出的方案实现数据科学活动。

数据科学家在业务分析、统计学和计算机科学领域是个多面手，精通架构健壮性、实验设计、算法复杂度、仪表数据和数据可视化等领域。同时，数据科学家还需要具备数据可视化的能力。