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大致是能自己制作出都属于自己的数据地图吧。
这是我自己很容易做的，数学集合了近10年来的数据分析职业经验，相关参考了数十份行业内的权威著作、等，特点数十万字的庞然学习资料，才有了这个。
基础别人前，自己也得有拿的出手的干货吧，要不咋令别人？
先说一个，假如题主只是替逼格高的title来的，那我劝你识趣点放弃你幻想之中，现实中数据科学家只不过是尊称罢了吧，其实没什么用，就算别人转过头来就以为你是为他们服务什么的呢？
那这个概念是咋来的？
程序员都觉得自己不更适合编程，产品经理觉着自己不更适合做产品，统计会计总觉得自己天花板又低，咦，这个数据科学家的岗位听起来蛮高上大的，想要做的事和我也好像没什么差距，我去试试？
嗯，基本都全是那样的话。
你们还以为的：
这种人存不存在？存在，但醒一醒，数量大多，不过必须二十年的历练。
据我打听一下，多个互联网大公司的数据leader，他们就是导导表，跑下数据，接着按业务需求把数据给别人，偶尔才会还帮几个部门做一些正式的需求，挖掘用户数据肯定更多点。
离数据科学家还远着，这是现实。
但并又不是没办法，曾经的数据科学家，肯定大路章法可循。
1、数据科学家怎摸来的？
先有datascience，再有做此行当的人datascientists。
science是去做实验的，实验的对象是数据，方法是dm，ml，dl等，仪器是各类存储硬件，处理软件。飘缈的是研究对象是不同领域，因为一个datascience过程，产出物可能会不仅仅一些查看知识，提示和决策，哪怕可以学习拓展对某个领域认知。
2、数据科学家的类型
第一种，偏分析什么。
可以说，类似商业分析这种，要你懂行业，懂市场，懂公司经营，接着再去解决问题的方法。
主要注意工作，基本上是清清数据，做点分析，帮小弟报告，搞个深刻洞察，但与此同时大数据的到来，对模型建立能力、工具使用能力、数据处理能力并且了。
tableau、python、finebi、r、pandas、matlab都得会。
还得懂市场、经济、统计的知识。
第二种，偏算法。
研究类的升华，比如阿里达摩院，也算一个成本部门，是部门就得有产出，是研究什么就得有成果，就得能落下时（这句话不是我说的，是马老师）。
那这种就很好明白了，把算法从research可以做到product。
具体的要求会更高，nlp，数据挖掘，推荐算法，cv，业务逻辑，需求管理，编程能力的确或者的。
3、数据科学家的核心技能
除此之外数据分析，另外什么？
其实数据科学在公司里的应用我还是基础层次，老板招工可能会只是因为想让公司赶得及ai的末班车，不过不懂如何让数据拥有生产力，噱头是比较多的。公司越大，职位边界会越什么都看不清楚。
因为，数据科学家应该要占据产品经理一般的嗅觉能力，的或单单媲美程序员的代码能力。
否则你都会很很迷惘，自己在产品和开发都没有话语权，渐渐地变成了支持部门。
因此要在大方向上，十分积极主动地一点，从insight到product，要全程参与，真很培养训练能力，接着才能有数据话语权，这可并非写个python、sql或是etl就能实现方法的。
