1. 数学与统计学基础：

线性代数：理解向量、矩阵运算，对数据分析至关重要。

概率论与数理统计：用于理解数据分布，进行假设检验和模型评估。

微积分：在优化问题和函数曲线拟合中扮演关键角色。

2. 编程技能：

Python/R：这两种语言是数据科学中最常用的，提供了丰富的库和框架，如Pandas、NumPy、Scikitlearn、TensorFlow等。

SQL：用于从数据库中提取数据，是数据处理的基础。

3. 数据处理与清洗：

数据清洗：识别并处理缺失值、异常值，进行数据格式转换。

数据探索分析（EDA）：使用统计图表和描述性统计来理解数据特性。

4. 机器学习：

监督学习：回归和分类算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络。

非监督学习：聚类、降维（PCA、tSNE）、关联规则学习。

强化学习：用于决策制定，通过试错学习最优策略。

数据科学专业的技术要求有哪些

5. 深度学习：

神经网络基础：感知器、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等。

应用：图像识别、自然语言处理、生成模型等。

6. 大数据技术：

Hadoop、Spark：处理大规模数据集的框架。

NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra，适用于非结构化数据存储。

7. 数据可视化：

使用工具如Matplotlib、Seaborn、Tableau、PowerBI来呈现数据洞察。

8. 版本控制：

Git：用于代码版本管理，协作开发。

9. 软技能：

逻辑思维能力：清晰地分析问题，构建解决方案。

解决问题的能力：面对复杂数据问题时，能够快速学习新技术和方法。

沟通能力：有效地将技术结果解释给非技术团队成员。

10. 与隐私：

理解数据收集、处理中的问题，确保用户隐私和数据安全。

持续学习和适应新技术是数据科学家的重要特质，因为数据科学领域技术迭代迅速，新的算法和工具不断出现。