データサイエンティストは、いまやビッグデータを扱う企業にとって必要不可欠な存在と言っても過言ではないでしょう。データサイエンティストにとって必要なスキルの一つは、データ分析に使うスキルです。具体的には、数学やデータ分析の手法に関する知識が挙げられます。
データ分析に数学は必須であり、特に統計や確率、行列は最重視項目です。そこまで高度なレベルではなくても、高校卒業程度の知識は必ずと言って良いほど求められます。また、データサイエンティストの仕事は、データを統計処理しながら分析や解析を行うため、データマイニングをはじめとするデータ分析の手法に関する知識も必要不可欠です。

そして、分析・解析されたデータから正しい結論を論理的に考える力も求められます。いわゆるロジカルシンキングというもので、たとえば3月に店舗を訪問した顧客数が4月になると20％も減少した場合、その理由を様々な視点から考えるのです。その因果関係を正しく把握しなければ、データサイエンティストとしての資質が疑われかねません。疑問から結論に至るまでに、論理が貫かれていないと説得力がないのです。
あるいは、プレゼン能力も必要なスキルと言えます。データサイエンティストがデータ分析をして、その結論をプレゼンテーションの形で報告することが多いため、相手にわかりやすく伝える力も大事です。そのほかにも、データが収納されているデータベースに関する知識、ログの収集やプログラムの作成の必要性からプログラミングの知識も不可欠です。