Ważne jest, aby data scientist posiadał solidne umiejętności programowania, szczególnie w językach Python lub R, które są standardem w analizie danych. Znajomość bibliotek takich jak Pandas, NumPy, Scikit-learn dla Pythona lub Tidyverse, Caret dla R jest kluczowa dla przeprowadzania zaawansowanych analiz i modelowania danych.

Podstawą pracy data scientista jest znajomość statystyki i uczenia maszynowego. Ekspert powinien wykazywać się umiejętnością budowania, walidacji i implementacji modeli predykcyjnych oraz zrozumieniem takich koncepcji jak nadzór, uczenie nienadzorowane, klasyfikacja, regresja i sieci neuronowe.

Praca z dużymi zbiorami danych wymaga umiejętności ich efektywnego przetwarzania i analizy. Ekspert powinien mieć doświadczenie w pracy z big data przy użyciu narzędzi takich jak Hadoop, Spark, czy platform chmurowych (AWS, Google Cloud, Azure) umożliwiających przetwarzanie danych w dużych wolumenach.

Zdolność do prezentowania wyników analiz w przystępny i zrozumiały sposób jest niezbędna. Ekspert powinien znać narzędzia do wizualizacji danych, takie jak Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn, umożliwiające tworzenie przejrzystych wizualizacji i dashboardów.

Efektywne stosowanie nauk danych w celu wsparcia celów biznesowych wymaga od eksperta zrozumienia procesów biznesowych i umiejętności identyfikacji obszarów, gdzie analiza danych może przynieść największą wartość. Doświadczenie w pracy nad projektami biznesowymi i umiejętność komunikacji wyników analiz w kontekście biznesowym są kluczowe.

Data scientist musi efektywnie komunikować złożone koncepcje i wyniki analiz członkom zespołu, w tym osobom nontechnicznym. Ważna jest umiejętność pracy w zespole, współpraca z innymi specjalistami danych, programistami, menedżerami produktu i działem biznesowym w celu realizacji projektów opartych na danych.