Некоторые навыки, которые будут полезны в контексте Data Science для работы в медиа, науке и аналитике в перспективе ближайших 20–30 лет:

• Понимание алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. 1 Важно уметь предлагать идеи, знать преимущества и недостатки существующих подходов. 1
• Математическая база. 15 Понимание основ математического анализа, линейной алгебры, статистики и теории вероятностей поможет в разработке новых решений, оптимизации и корректировке методов существующих аналитических моделей. 5
• Краудсорсинг. 1 Этот навык востребован при работе с большими неразмеченными данными, так как краудсорсинг — дешёвый и быстрый способ их разметки. 1
• Экспертиза в предметной области. 1 Понимание сферы, из которой пришли данные, даёт преимущество при работе с ними. 1
• Умение работать в команде. 3 Для этого необходимы навыки коммуникации и чёткое видение собственной роли в команде. 5
• Критическое мышление. 35 Нужно уметь проверять входящую информацию, ставить под вопрос получаемые данные и знать, как их перепроверить. 3

Выбор конкретных навыков зависит от сферы применения и личных интересов.