بخش بزرگی از دانشمند داده بودن کمی است. فرد باید با اعداد خوب باشد، در کدنویسی مهارت کافی داشته باشد و بتواند نمودارها و الگوها را تجزیه و تحلیل کند. به همین دلیل است که اکثر دانشمندان داده اغلب از پیشینه های فنی مانند ریاضیات و آمار، مهندسی و علوم کامپیوتر می آیند.

مطمئناً، داشتن یک پایه فنی قوی بسیار مهم است، اما داشتن مهارت‌های نرم‌تر نه تنها شما را به فردی قوی‌تر تبدیل می‌کند، بلکه مهم‌تر از آن، مزیت بیشتری را برای کمک به شما در دستیابی به شغل بعدی علم داده یا راه‌اندازی برای ارتقاء فراهم می‌کند. اگرچه ممکن است توسعه این مهارت ها به اندازه ثبت نام در یک دوره برنامه نویسی آنلاین ساده نباشد، اما هنوز مراحل و مدل های ذهنی قابل اجرا وجود دارد که می توانید برای بهبود در این زمینه خاص اتخاذ کنید.

1. توجه به جزئیات
توجه به جزئیات می تواند اشکال مختلفی داشته باشد، اما در هسته آن، اطمینان از این است که یک تجزیه و تحلیل یا قابل تحویلی که روی آن کار می کنید، حرفه ای، دقیق است و پیامی را به روش صحیح منتقل می کند. به طور خاص، در علم داده، این می‌تواند برای بررسی خطاهای داده‌ها و انجام بررسی‌های موارد منطقی باشد. به عنوان مثال، بررسی فیلدهای گمشده، داده های غیرمعقول مانند مشتریان با سن 500 سال و همچنین اطمینان از اینکه درصد دسته های جامع تا 100 درصد جمع می شوند.

2. ارتباط
داشتن مهارت‌های ارتباطی خوب فقط مختص علم داده نیست، بلکه رک و پوست کنده، هر محیط کاری حرفه‌ای دیگری است. ارتباطات در محل کار را می توان به دو نوع ارتباط کلامی و ارتباط نوشتاری تقسیم کرد.
بدون پرداختن به جزئیات زیاد، تفاوت اصلی بین این دو سرعت انتقال و اثبات رکورد است.
ارتباط کلامی سرعت انتقال بالایی دارد اما هیچ مدرکی برای اثبات وجود ندارد. در نتیجه، بیشتر در استندآپ‌های داخلی یا جلسات مشتری استفاده می‌شود، جایی که شما صرفاً به‌روزرسانی به تیم ارائه می‌دهید یا نیاز به بازخورد فوری در مورد یک ایده خاص دارید. از سوی دیگر، ارتباط نوشتاری سرعت انتقال پایینی دارد اما اثبات رکورد را ارائه می دهد. این می تواند به صورت ایمیل، پیام های Slack یا حتی نظرات در کد شما باشد.

3. همدلی با مشتریان
در حالی که ممکن است برخی از شما تمایلی به کار در زمینه مشاوره در آینده نداشته باشید، این طرز فکر صرف نظر از اینکه به عنوان یک دانشمند داده در مشاوره یا تجزیه و تحلیل محصول خالص کار می کنید اعمال می شود. توانایی گذاشتن خود به جای مشتری به شما این امکان را می دهد که عمیقاً در مورد نقاط دردناکی که آنها تجربه می کنند و اینکه چگونه می توان از داده ها برای حل مشکلات آنها استفاده کرد فکر کنید. این، به نوبه خود، می تواند برای فرموله کردن رویکردی برای مقابله با یک مشکل خاص استفاده شود، اما همچنین برای هدایت تحلیل شما و ارائه آنها به گونه ای که بیشترین ارزش را به شما می دهد.
 
4. اولویت بندی و تفویض اختیار
به عنوان یک دانشمند داده، اغلب از شما خواسته می شود که زمان خود را به پروژه های مختلف و قطعاً وظایف مختلف در یک پروژه تقسیم کنید. اولویت‌بندی فرآیندی است که در آن اهمیت یا فوریت نسبی به مجموعه‌ای از وظایف اختصاص داده می‌شود. آگاهی از زمان موعد انجام وظایف و همچنین زمان لازم برای تکمیل آنهاست. از نظر عملی، این می تواند از داشتن یک تقویم به روز، نوشتن لیستی از اهداف روزانه قبل از شروع روز، یا حتی صحبت با مدیر خود برای دریافت نظر او در مورد آنچه باید زمان خود را روی آن متمرکز کنید، متفاوت باشد.

5. گشاده رویی و تلاش مستمر برای دانش
با چشم انداز دائماً در حال تغییر علم داده، ابزارها و فناوری های جدید مانند پاپ کورن ها ظاهر می شوند. نرم‌افزار، زبان‌های برنامه‌نویسی، تکنیک‌های مدل‌سازی به‌طور مداوم در حال تکامل هستند تا اهداف مختلفی را برآورده کنند و این می‌تواند بسیار چالش برانگیز باشد. با این حال، برای اینکه یک دانشمند داده خوب باشید، داشتن یک ذهن کنجکاو و اشتیاق فعال برای یادگیری است. مهم است که به آخرین روندهای صنعت متصل بمانید و همچنین به طور مداوم مهارت های خود را گسترش دهید تا در این زمینه مرتبط بمانید. البته با وجود منابع آموزشی اینترنتی این مسئه به سادگی حل می شود.