1. 统计基础
理解概率、分布、均值和中位数至关重要。这些概念可帮助您在实际情况下有效地分析事实并得出明智的结论。
2.编程技能
学习 R 或 Python 来自动化活动、创建模型和处理数据。为了有效完成常规数据科学活动，这些语言是必不可少的。
3.数据清理
掌握数据清理技巧，才能保证分析的准确性。必须消 台湾数据库 除错误、处理重复数据，并整理数据，才能获得有洞察力的信息。
4.探索性数据分析（EDA）
借助 EDA，您可以发现数据中的趋势、模式和异常。为了创建可靠的模型并做出明智的判断，这是至关重要的一步。
5. 数据科学数学
许多算法都是建立在线性代数和微积分的基础上的。了解这些思想可以提高你对数据科学模型的理解。
6.核心原则
如果您注重数据科学的原则（例如可重复性和道德行为），您的工作将是准确、负责和有意义的。