数据科学家是一种应用数据分析来解决业务问题的专业人士。他们通常是数学、统计学或计算机科学专业毕业的人。在数据科学员的职责中包括从繁杂数据收集和管理到数据分析和数据可视化的各个领域。
1.数据采集和清理
数据科学家将不同来源的数据汇总到一起，建立起数据仓库。他们需要了解数据间的关系，处理缺失数据，消除数据异常和错误，并将数据进行转换和清洗。这个过程中使用的技能有（但不限于）：ETL工具，SQL语言，Python，R等。
2.数据分析
一旦数据科学家清洗好数据，他们需要使用最新和最佳的数据分析技术来确定数据的意义。他们需要将数据集划分成子集、执行高级分析、制定预测模型和发现数据中的趋势或模式。这个过程中所使用的技能有（但不限于）：统计分析、机器学习、多元分析、决策树、回归分析、分类/聚类、数据可视化（Tableau，Matplotlib、ggplot等）。
3.建模和算法开发
对于某些情况，数据科学家可能需要根据数据特征和预测目标开发自定义算法来达到最佳的结果。在这个情况下，他们需要了解不同算法的优缺点，并且精通该领域的编程语言和软件开发工具。这个过程中所使用的技能有（但不限于）：Python、R、Java、C++、Hadoop、Scala等。
4.商业思维
数据科学家应在解决业务问题方面表现出高水平的商业思维能力。他们需要了解业务的核心问题和目标，并选择相应的数据指标。他们需要在处理数据时小心谨慎，并且使用相应的技能来支持数据驱动的业务决策。这个过程中所使用的技能有（但不限于）：业务分析、市场分析、产品管理、创新草图、设计思维、交互设计等。
总之，数据科学家需要掌握多项技能，包括数据采集和清洗、数据分析、算法开发和商业思维等。通过将这些技能整合在一起，数据科学家可以为企业和组织提供重要的洞察，帮助他们更好地了解他们的客户、产品和市场，从而提高其竞争力。
