业界丨身为数据科学家怎么能不掌握这四大技能！
想成为一名高级数据科学家除了拥有卓越的专业技能，你还需要其它技能来拉近和业务经理的距离。这看起来简单，但随着每年新技术的不断累积，技术和业务之间的距离会继续增大。因此，我们发现管理者和数据科学家有清晰的合作方向是非常重要的。
业务和IT知识都是十分专业的，然而由于技能的专业化，许多企业都出现了两个专业间的空白。我们的任务是帮助填补它！
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数据科学家必须有技术方面的扎实基本功，这包括编程、查询、数据清洗等。然而随着数据科学家的成长，他们需要更多地关注设计决策以及与管理者的沟通，这会大大增强经验丰富的数据科学家的影响力。他们可以做出更高层次的决策，并帮助陷入困境的年轻数据科学家，而不是被困在日复一日的编码中。更有经验的数据科学家能利用他们的经验来做出简化复杂系统、优化数据流的设计决策，同时协助决定哪些项目最为恰当，这使得数据科学家自身及其公司都能有更大获益。
能够做到化繁为简
数据科学家往往希望将他们所知道的每一种技术和算法都应用于每一个问题的解决方案上。相应地，这就会使系统非常复杂难以维护。
数据科学确实需要复杂抽象的模型及大量的复杂技术（从Hadoop到Tensorflow）。在这个充斥着复杂性的领域，人们会倾向于开发复杂的系统和算法，稍不留神就会在开发中涉及四、五种不同的技术并使新的热门算法或框架。然而，像大多数涉及工程的其他领域一样，减少复杂性往往会带来诸多好处。