डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवश्यक सबसे मूल्यवान कौशलों की एक सूची बनाएँ।
1. सांख्यिकीय विश्लेषण: डेटा को खोजने और विश्लेषण करने के लिए सांख्यिक विश्लेषण के ज्ञान की आवश्यकता होती है।

2. मशीन लर्निंग: मशीन लर्निंग एक प्रकार का एल्गोरिथ्म होता है जो डेटा को विश्लेषित करता है और स्वयं में गतिमान होता है।

3. डिप लर्निंग: डिप लर्निंग एक मशीन लर्निंग का उच्चतर स्तर होता है जो न्यूरल नेटवर्क के साथ काम करता है।

4. डेटा माइनिंग: डेटा माइनिंग डेटा से अनुमान लगाने के लिए एक इंजीनियरिंग कौशल है जो अल्गोरिथ्म का उपयोग करता है।

5. प्रोग्रामिंग: प्रोग्रामिंग का ज्ञान डेटा विज़न इंजीनियर्स को एक शक्तिशाली टूल समझने में मदद करता है जो वे अपने परियोजनाओं पर काम करना चाहते हैं।

6. दृष्टिगत विज़न: दृष्टिगत विज़न कौशल एक ऐसा कौशल है जो फोटो या वीडियो से फीचर को दूरस्थ से भी चुन सकता है।

7. भाषा विज़न: भाषा विज़न कौशल एक ऐसा कौशल है जो मशीनों को भाषाओं को समझने में मदद करता है।

8. डेटा संसाधन प्रबंधन: एक डेटा साइंटिस्ट के लिए, निर्देशिका, संपत्ति और कहीं अधिक, इन सभी डेटा संसाधनों के प्रबंधन का ज्ञान आवश्यक है।

9. कम्युनिकेशन: डेटा साइंटिस्ट लोगों को गहरे पेशेवरी ज्ञान का प्रबंध करना होता है और इसलिए सही तरीके से कम्युनिकेट कर पाना बड़ा महत्वपूर्ण होता है।

10. समय प्रबंधन: डेटा वैज्ञानिक एक उच्च ले-वेल इंजीनियर होते हैं जो बिग डेटा सेट्स में काम करते हैं जिन्हें प्रोसेस करने में कई घंटे लगते हैं। समय प्रबंधन एक जरूरी कौशल होता है जो इस श्रम को स्थायी रूप से संरक्षित रखता है।