一、一个数据科学家应该具有如下五个特质与技能：
定量分析技能——例如数学和统计技能
技术才能——例如软件工程、机器学习和编程能力
善于怀疑——每个数据科学家必须善于用批判的眼光来审视自己的工作，而不是采用片面的求同方式。如果坚信自己或者别人是对的，一定要有全面的客观依据来支持。反之亦然。
好奇与创新——数据科学家必须对数据充满激情，并找到创新的方式来解决问题和描述信息。例如对于不同的客户群，要能够运用灵活的、创新的方法，正确的为客户提出最适合的解决方案。
沟通与合作——即使具有很强的定量和工程技能也是不够的。一个数据科学项目的成败取决于团队协作。数据科学家不是关在一个屋子里独自工作的。即便大部分数据科学家都是内向的，但是他们会走出自己的圈子，与客户、项目发起人、项目干系人、其它项目相关同僚合作，并能够采用清晰的方式表达出项目中的商业价值。
二、除去上述5个特点之外，数据科学家还会非常熟练的运用下列技能：
数据获取——熟练编写代码以从传统和非传统的数据源获取数据（例如：编写代码从微博抓取并清理非结构化数据。）
数据管理——提取、转换、加载（ETL）、查询、维护从数据库、key-value存储（例如CouchDB和MongoDB），和Hadoop里的数据
数据可视化——运用静态的数据可视化工具或是交互性的数据可视化平台（例如R、Python、D3.js、Tableau、Processing和Gephi）以发现并确认数据的模式
数据分析——灵活运用多领域的简单和复杂的技术。这些领域包括数学统计、机器学习、数据挖掘、自然语言处理等等。
故事讲述——用讲述故事的方式形象地为各种背景的听众展示总结的关键发现。