2.1.3 广泛兴趣 具有卓越品质的数据科学家的兴趣和好奇并不是局限于他们所掌握的计算机科学、数学、统计学等与数据分析有关的学科，而是对文学、音乐、艺术、医疗、社会科学、自然科学等各个领域都拥有广泛的爱好[5]。美国的数据科学家大多数具有丰富的工作经历，他们具有实验物理学、计算机化学、数据统计学，甚至是生理学、神经外科学等工作的扎实经验和丰富理论。正因为他们具有广泛的探求精神和渊博的知识，在他们对不同领域数据的搜集、整合、分析、评估时，才能够发现常人难以发现的有价值的数据与观点，找出不同事件的发展特征和正在发生事件的趋势。

    2.2 数据科学家需具备的技能

    2.2.1 计算机科学与数据分析能力 掌握计算机编程技能和数据搜集、数据分析、数据储存、数据安全的技术。具备处理大数据所需要的Hadoop、Mahout等大数据和大规模的处理技术。

    2.2.2 数据处理与统计分析能力 除了掌握数据搜集、数据分析、数据优化和数据综合能力外，还要具备数学、统计及综合的知识和技能，如SAS、SPSS等统计分析软件和与编程语言与运行环境相关的知识。

    2.2.3 数据可视化能力 数据可视化能力的确是数据科学家非常重要的技能。信息数据的表达方法决定了信息数据的质量，数据信息可视化对信息的直接采用和对高层决策的利用都有很重要的作用。数据科学家要从零散繁乱的数据中进行采集和分析，使用应用程序接口(Application Programming Interface， API)将地图、图表、仪表盘(Dashboard)等数据服务统一起来 ......