正文
我以拥有该技能的数据专业人员百分比对这25项技能排序。
该列表在上图显示。图中前十项技能（从左到右）是所有数据专业人员中最常见的。数据科学十大技能是：
-
统计 - 沟通（87%）
-
技术 - 处理结构化数据（75%）
-
数学&建模 - 数学（71%）
-
商业 - 项目管理（71%）
-
统计 - 数据挖掘和可视化工具（71%）
-
统计 - 科学/科学方法（65%）
-
统计 - 数据管理（65%）
-
商业 - 产品设计和开发（59%）
-
统计 - 统计学和统计建模（59%）
-
商业 - 商业开发（53%）
许多重要的数据科学技能属于统计领域：所有的五项统计相关技能出现在前10名中，包括沟通、数据挖掘和可视化工具、科学/科学方法、以及统计学和统计建模。另外，商业洞察力相关的三项技能出现在前10，包括项目管理、产品设计以及开发。没有编程技能出现在前10中。
因职业角色而异的十大数据科学技能
下面，我们按不同的职业角色看看他们的十大技能。这种描述也出现在上一部分的图2中（后面的表呈现了细节）。对于每个职业角色，我指出了该角色的数据专业人士拥有每项技能的频率。可以看到在图2中，一些重要数据科学技能在不同角色中是通用的。这包括沟通、管理结构化数据、数学、项目管理、数据挖掘和可视化工具、数据管理、以及产品设计和开发。然而，除了这些相似之处还有相当大的差异，让我们看看每个职业角色。
商业经理：
那些认为自己是商业经理（尤其是领导者、商务人士和企业家）的数据专业人士中的十大数据科学技能：
-
统计 - 沟通（91%）
-
商业 - 项目管理（86%）
-
商业 - 商业开发（77%）
-
技术 - 处理结构化数据（74%）
