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预计 年至 年间，数据科学家的就业人数将增长 ， 报告 美国劳工统计局。然而 研究表明 数据科学家中只有约 至 是女性，有色人种女性不到 。总体而言， 角色中仍然存在显著的性别差距，到 年，女性仅占 劳动力的 ，报告 麻省理工学院


作为一名数据科学领域的女性，我获得了宝贵的 越南手机号码数据 学习经验，这些经验帮助我克服了障碍，在职业生涯中脱颖而出。你应该从哪里开始？为了确保持续的成功和成长，最重要的持续支持结构和行为是什么？以下是一些关键的经验教训和策略，希望它们能够帮助其他人在数据科学和其他 领域的职业生涯中取得成功。

与大多数 领域一样，数据科学需要多种技术和分析技能。在这些领域打下坚实的基础对于在该领域取得成功至关重要。在最高级别上，数据科学家的技能主要分为三类：

领域和商业敏锐度（考虑媒体、零售、医疗保健等，并结合展示、交流和可视化结果的能力）
计算机科学和技术能力（编程和平台技术 、、、、 等）
数学、方法和定量推理（考虑特定技术或领域，例如无监督学习、、监督学习、优化、 等）
这三者的结合造就了一位全面的数据科学家。多种专业都适合从事数据科学职业，但最常见的专业包括数学、统计学、计算机科学、经济学或类似学科。