Khi theo đuổi ngành này, học viên không phải chỉ cần theo đuổi các kỹ năng về chuyên môn là đủ. Họ phải trau dồi toàn diện thêm các kỹ năng mềm khác được liệt kê dưới đây: 

Kỹ năng chuyên môn 

Khi theo đuổi ngành học này tại các trường học, học viên thường được chỉ dẫn những kỹ năng về kỹ thuật sau đây. Hay nói cách khác, để tìm kiếm cơ hội việc làm cũng như phát triển trong ngành, bạn cần phải học, trau dồi những kỹ năng quan trọng như: 

• Kỹ năng lập trình: Biết cách sử dụng một hoặc nhiều ngôn ngữ như Python, Java, C/C++, R, SAS và Scala, kết hợp cùng kiến thức về AI, học máy, và kinh nghiệm về SQL.
• Sắp xếp và xử lý tập dữ liệu: Đây là một phương pháp thu thập dữ liệu thô (dữ liệu không mang lại lợi ích) và biến nó thành thông tin hữu ích, có ý nghĩa. Sau khi được thu thập, dữ liệu thô sẽ được lọc, sắp xếp, xử lý, phân tích và lưu trữ ở dạng có thể đọc hiểu được.
• Kỹ năng học máy (machine learning): Đây là cách sử dụng các phương pháp thống kê nhằm giúp máy tính có thể học hiểu từ dữ liệu. Nhờ học máy mà công nghệ xe tự lái, tìm kiếm hiệu quả hay nhận dạng qua giọng nói đều có thể dễ dàng thực hiện được.
• Kỹ năng học sâu (deep learning): Những ai học tổng quan ngành khoa học dữ liệu cũng đều sẽ biết về kỹ năng này. Với deep learning dữ liệu sẽ được biến đổi qua nhiều phép biến đổi trước khi thu được kết quả đầu ra. 
• Trực quan hoá dữ liệu: Đây là biểu diễn đồ họa của dữ liệu nhằm truyền đạt mối quan hệ giữa những đặc trưng của dữ liệu. Vì khả năng cho phép Data Scientist diễn tả và truyền đạt kết quả cuối cùng tới đồng nghiệp, khách hàng nên nó được xem là một kỹ năng không thể thiếu. 
• Big data: Nó là tập hợp các tập dữ liệu có khối lượng lớn và phức tạp cao. Lớn đến mức phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không thể thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong thời gian hợp lý.
• Thống kê: Nó giúp cho các nhà Data Scientist có cái nhìn tổng quan về dữ liệu trong giai đoạn tiền xử lý dữ liệu, cũng như trình bày kết quả nghiên cứu cho đồng nghiệp và khách hàng của họ.

Kỹ năng mềm

Ngoài những kỹ năng “cứng” cần thiết kể trên, để trở thành chuyên gia hay phát triển mạnh trong ngành này, bạn cần trang bị cho mình những kỹ năng sau: 

• Kỹ năng giao tiếp: Khi làm việc trong lĩnh vực này, việc “giao tiếp” hiệu quả với dữ liệu là hiển nhiên cần thiết. Tuy nhiên, để dữ liệu và khám phá của bạn đến tay những người cần nó như đồng nghiệp, cổ đông hoặc lãnh đạo, bạn cần có kỹ giao tiếp hiệu quả với họ.
• Sự nhạy bén trong kinh doanh: Nó không đòi hỏi bạn phải có tư duy của một ông chủ hay một nhân viên bán hàng. Thay vào đó, bạn cần nhìn mọi thứ từ góc độ kinh doanh để xem vấn đề nằm ở đâu. Kỹ năng này giúp bạn phát hiện ra những thách thức và tìm ra hướng đi đúng đắn cho tổ chức mà bạn làm việc. 
• Kỹ năng đặt câu hỏi: Với ngành khoa học dữ liệu bạn sẽ cần phải hiểu được các bộ dữ liệu liên quan với nhau như thế nào. Vì thế trong suốt quá trình làm việc, bạn sẽ cần phải liên tục đặt câu hỏi về dữ liệu bạn có.

Trực giác về dữ liệu: Mặc dù làm việc trong ngành này đòi hỏi tính chính xác cao, tuy nhiên đôi khi bạn cũng cần sử dụng trực giác của mình để làm việc với các dữ liệu. Một trong những lý do phổ biến là dữ liệu không phải lúc nào cũng hoàn hảo và cho bạn câu trả lời rõ ràng. Trực giác tuyệt vời được hình thành bởi nhiều năm kinh nghiệm sẽ giúp bạn nhìn thấy những thông tin quan trọng bên trong dữ liệu.