问：
成为一名优秀数据科学家的四个基础是什么？
A：正如许多专家指出的那样，要成为一名出色的数据科学家，需要技能和经验的结合，这些技能和经验是通过对复杂领域的专门学习和分析而建立的。 如今，对于作为有价值的数据资产的管理员和策展人的数据科学家的需求非常大。 让我们看一下其中的一些基础技能。
数据科学家工作的四个基本组成部分中的第一个是数学和统计学。 优秀的数据科学家应该学会与有监督和无监督机器学习有关的各种数学概念，包括决策树，随机森林，逻辑回归，聚类和维度在机器学习（ML）中的使用等算法类型。 通常，他们应该使用统计分析资源来很好地处理数学方程式和统计信息。
数据科学工作的第二个基本要素涉及编程和数据库管理。 个人应具有较强的脚本语言（如Python）和统计语言（如R）以及数据库和SQL语义以及操作技术方面的经验和技能。 诸如Hadoop，MapReduce，Hive和Pig等软件组件的知识也对雇主有吸引力。
成为一名优秀数据科学家的第三个基本要素是理解数据科学和机器学习的理论和哲学要素。 这些人应该是具有好奇心的自我解决问题的人-毕竟，他们将原始的定量分析与对机器学习和数据科学过程的创造性理解相结合。 他们不仅要成为技术数字人才，还应在最终目标和最终结果方面建立机器学习项目并开展数据科学计划的意义有深刻的基础。
学习成为优秀数据科学家的第四大支柱涉及与人合作，并能够以对其他人有意义的方式使用数据。
好的数据科学家可以成为讲故事的人-他们可以将定量数据转换为叙述和见解。 因此，他们应该具有良好的沟通技巧，以便能够将自己的工作摆到桌面上，并有效地将其传播给多个利益相关者或给定的受众。 这些是培养优秀数据科学家的主要技能，这些科学家准备参与当今快速发展的IT行业。
