这是成为数据科学家所需技能的第二部分。当谈到成为数据科学家时，很多人都会谈论硬技能。公司将列出不同的工具和软件，希望你了解，但当你面试时，最重要的是你对自己的认知。

这来自于你的软技能和个性。

所以，我们不再唠叨了，直接进入正题。

沟通能力

沟通是关键。你可能听过很多次，这可能会变得非常烦人——但它很重要。尤其是当你在技术领域工作时，能够将这些技术概念传达给非技术相关的利益相关者非常重要。要记住，不是每个人都具备技术知识，你需要确保你有有效的沟通能力，来解释有价值的见解、分析结果和数据驱动的决策。

解决问题能力

每天处理复杂和非结构化的问题需要你能够解决问题。你需要仔细分析任务，将其分解，并找出提出解决方案的问题。

你可能无法立即查看一条数据并立即找出问题，这就是解决问题能力的重要性。

批判性思维

作为解决问题能力的一部分，当你试图找到问题或任务的解决方案时，你需要成为一个批判性思考者。你需要理解你面临的问题，并选择适当的方法来解决。

这包括评估数据的质量，以及如何解释结果以进行数据驱动的决策，并避免偏见。

商业理解

你需要对业务模型有很好的了解，并实施商业技能。你必须时刻牢记：“这家公司将如何利用这些分析结果？”当你全面了解这一点时，你将能够确定如何使用分析结果，例如创建应用程序、报告等。

时间管理

作为一名数据科学家，你将在一天中管理多个任务。处理这些任务可能会让你感到疲惫和沮丧。有效管理时间将减轻你的压力。

一旦你对数据科学项目生命周期有了几次试验，你就能够了解每个阶段需要多少时间。然后你可以利用这个经验更有效地管理你的任务，如数据清理、分析等。

团队合作

与时间管理密切相关，你会发现在数据科学项目生命周期中建立一种有效的方法和流程需要团队合作。作为学生数据科学家，你将是项目中唯一的工作人员。一旦你加入公司，这些任务可以在数据科学团队之间进行分配。这不仅可以有效地减轻你的工作负担，而且让团队中的每个人都能够体验到所包含的任务。

团队合作只有在沟通到位时才有效——要记住这一点！始终与团队成员沟通你正在做什么，如果你在某些事情上被阻碍，或者你的任务的结果。

数据科学项目由跨职能团队组成，因此你将需要与其他专家合作，如业务分析师、产品经理等。

叙事和演示

如我之前提到的，作为你的沟通能力的一部分是要理解每个利益相关者可能或可能不具备技术知识。因此，在叙述和展示你的分析结果时，你需要考虑到这一点。

你可以通过博客来练习你的数据叙事技巧，因为这是以更简单的方式解释技术概念的好方法。通过演示你的发现，可以通过PowerPoint演示、数据可视化等方式来完成。

通过实践这些方法，你的生活会变得更加轻松，因为以这种方式呈现的结果，利益相关者会有更少的问题。

领域专业知识

与公司合作并处理日常任务会帮助你建立技能，并使你更加熟练。但是，在一个非常创新的领域工作时，你需要超越常规。

无论你对什么感兴趣，我强烈建议你成为该领域的专家。这样，你的技能和知识就可以相互转化，你可以在日常工作中应用这些技能和知识。

自我发展

在一个不断发展的领域中，保持学习的态度非常重要。一旦你获得第一份数据科学工作，你的学习就不会结束。你需要不断学习新知识，并且需要在工作日时间中专门学习这些知识。

我并不是说你必须完全回到教育领域，但是你需要阅读文章、新闻，学习新的工具和软件的使用方法。这将提高你的技能水平，使你的日常工作更加高效。

治理和安全

作为一名数据科学家，你将处理敏感信息。在收集数据、使用数据以及共享数据时，你需要遵守伦理准则。你需要记住，一些数据是私人信息，因此你对数据的处理非常重要。

你需要关注公司流程和政策中的伦理、偏见和安全问题。

总结

我希望这是一份关于作为数据科学家所需软技能的简明指南。这些技能大多数都可以在工作环境中自然地建立和发展，但了解你所面对的情况总是一件好事。

祝学习愉快！Nisha Arya 是一名数据科学家、自由技术作家和VoAGI社区经理。她特别对提供数据科学职业建议、教程和理论知识感兴趣。她还希望探索人工智能在延长人类寿命方面的不同方式。作为一名热心学习者，她希望拓宽自己的技术知识和写作能力，并帮助指导他人。