数据科学行业从业人员都要储备什么知识?

1、统计和概率

概率论和统计学是数据科学的基础。简而言之，统计学是使用数学对数据进行技术分析。在统计方法的帮助下，我们对进一步的分析进行估计。统计方法本身依赖于允许我们进行预测的概率理论。

2、编程

数据科学是一个令人兴奋的工作领域，因为它将先进的统计和定量技能与现实世界的编程能力相结合。根据你的背景，你可以自由选择自己喜欢的编程语言。然而，数据科学社区中最受欢迎的是 R、Python 和 SQL。

3、机器学习和人工智能

尽管AI和数据科学通常齐头并进，但大量数据科学家并不精通机器学习领域和技术。然而，数据科学涉及处理大量需要掌握机器学习技术的数据集，例如监督机器学习、决策树、逻辑回归等。这些技能将帮助你解决基于预测的不同数据科学问题。