数据分析能力
数据科学家在今后的工作中，尤其是面对复杂的商业决策时，需要具备强大的数据分析能力。他们需要能够从海量数据中提取有价值的信息，为企业提供精准的市场洞察和风险评估。此外，他们还需熟练运用各种统计工具和技术，如回归分析、时间序列分析等，以便更有效地解读并预测业务趋势。
编程技能
编程是现代数据科学的一个核心组成部分。一个合格的数据科学家不仅要掌握Python这种流行的编程语言，还要熟悉R语言、SQL以及其他与大型数据库交互相关的一些编程技能。在实际操作中，他们会使用这些工具来清洗、处理和可视化大量数据，并通过机器学习算法进行模式识别和预测建模。
机器学习与深度学习知识
由于人工智能技术持续发展，特别是在机器学习领域，越来越多的人才需求集中在这方面。高级别的研究人员或工程师往往需要深入理解不同类型的问题（如分类、回归、聚类）及其解决方案，以及如何应用神经网络模型以实现更高级别的人工智能任务。
跨学科背景与沟通技巧
数据科学家的角色不仅局限于数码世界，还涉及到人类行为和社会环境。因此，对于跨学科知识结构，比如经济学、心理学甚至哲学等，这些都将成为未来求职者所必须具备的一项重要技能。而且，不同行业之间还有着不同的文化习惯，因此良好的沟通技巧对于成功融入团队至关重要。
创新思维与问题解决能力
最终，最吃香的是那些能够不断探索新方法、新工具、新理论的人。这意味着持久追求改进现有系统或发明全新的解决方案，是当代所有职业中的常态，而尤为关键性。在这个快速变化的大环境下，只有那些能不断创新思维并提出创造性的问题解决方案才能保持竞争力。