1. 编程语言:

R语言：特别适合统计分析，是数据科学家的首选之一。大约43%的数据科学家使用R来解决统计问题。

Python编程：随着人工智能和深度学习的兴起，Python已成为数据科学中最受欢迎的编程语言，因其易学性和强大的库支持（如Pandas、NumPy、Scikitlearn等）。

2. 计算机科学基础：

数据科学专业的热门技能是什么

包括数据结构、算法、机器学习基础等，这些都是处理大数据和设计高效数据处理流程的基石。

3. 大数据技术：

熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架对于处理大规模数据集至关重要。

4. 统计学与数学：

强烈的数学和统计学背景，包括概率论、线性代数、微积分等，是理解数据和实施复杂分析的基础。

5. 数据可视化：

能够使用工具如Tableau、PowerBI或通过编程语言（如Matplotlib、Seaborn）进行数据可视化，有效地传达分析结果。

6. 业务理解与沟通能力：

数据科学家不仅需要技术能力，还需要能够理解业务需求，将复杂的技术概念以非技术语言解释给业务团队，这在商业数据分析和数据产品开发中尤为重要。

7. 机器学习与深度学习：

掌握监督学习、非监督学习、强化学习等机器学习技术，以及神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，对于算法工程师尤其重要。

8. 数据产品开发：

对于数据产品经理或开发而言，能够将数据洞察转化为实际的产品特性，需要对数据处理流程、用户界面设计和产品管理有深入理解。

9. SQL及其他数据查询语言：

SQL是数据分析师日常工作中不可或缺的技能，用于从数据库中提取数据，进行初步分析。

10. 持续学习与适应新技术：

数据科学领域快速发展，持续学习新的工具、算法和框架是保持竞争力的关键。

这些技能共同构成了数据科学家的能力模型，不同的岗位可能侧重不同的技能组合，但上述技能在多数情况下都是高度需求的。