1. गणित और सांख्यिकी में दक्षताः एक डेटा वैज्ञानिक को डेटा विज्ञान में उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम और डेटा मॉडल को समझने के लिए संभावना, कैलकुलस और अन्य गणितीय अवधारणाओं पर मजबूत नींव होनी चाहिए; 2. उन्नत प्रोग्रामिंग कौशलः बड़े डेटा सेटों में हेरफेर और विश्लेषण करने के लिए, एक डेटा वैज्ञानिक को कम से कम एक प्रोग्रामिंग भाषा, जैसे कि पायथन, आर या मैटलैब को जानना चाहिए; 3. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और कम्युनिकेशनः डेटा वैज्ञानिक के लिए डेटा विश्लेषण से प्राप्त निष्कर्षों को प्रभावी ढंग से व्यक्त करने में सक्षम होना महत्वपूर्ण है; 4. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल और तकनीकों का ज्ञान डेटा को प्रभावी ढंग से प्रस्तुत करने में मदद कर सकता है; 4. मशीन लर्निंगः मशीन लर्निंग कई डेटा-संचालित निर्णयों के केंद्र में है।
एक डेटा वैज्ञानिक के पास होने वाले पांच कौशल की एक सूची उत्पन्न करें।