1、复习你的数学和统计技能
一个好的数据科学家必须能够理解数据告诉你的内容，做到这一点，你必须有扎实的基本线性代数，对算法和统计技能的理解。在某些特定场合可能需要高等数学，但这是一个好的开始场合。
2、了解机器学习的概念
机器学习是下一个新兴词，却和大数据有着千丝万缕的联系。机器学习使用人工智能算法将数据转化为价值，并且无需显式编程。
3、学习代码
数据科学家必须知道如何调整代码，以便告诉计算机如何分析数据。从一个开放源码的语言如Python那里开始吧。
4、了解数据库、数据池及分布式存储
数据存储在数据库、数据池或整个分布式网络中。以及如何建设这些数据的存储库取决于你如何访问、使用、并分析这些数据。如果当你建设你的数据存储时没有整体架构或者超前规划，那后续对你的影响将十分深远。
5、学习数据修改和数据清洗技术
数据修改是将原始数据到另一种更容易访问和分析的格式。数据清理有助于消除重复和坏”数据。两者都是数据科学家工具箱中的必备工具。
6、了解良好的数据可视化和报告的基本知识
你不必成为一个平面设计师，但你确实需要深谙如何创建数据报告，便于外行的人比如你的经理或CEO可以理解。
7、添加更多的工具到您的工具箱
一旦你掌握了以上技巧，是时候扩大你的数据科学工具箱了，包括Hadoop、R语言和Spark。这些工具的使用经验和知识将让你处于大量数据科学求职者之上。
