1.工作角色的专业化
在相当长的一段时间内，数据分析师和科学家的角色在本质上是普遍存在的。但企业一直在寻找具有行业特定经验的专业人士。他们希望有人能清楚地了解他们所处理的数据类型。
从金融服务到制造业和物流业，一切都在升级，并依赖更多的数字服务，从而导致实时数据的涌入。如今有很多机会，而选择专业人士不会影响人们的职业选择，通过与适合专业化的企业和团队合作来开展业务非常重要，因此需要进行选择。
2.必须具备机器学习的经验
到2020年，超过40%的数据科学任务将实现自动化。机器学习技术及其不断增长的能力是这种自动化的巨大推动力。这也是有充分理由的，因为自动化和强大的机器学习工具可以帮助提取即使是熟练的分析师也很难找到的见解。
例如，定量分析、实验分析、数据扩展、自动化工具，以及一般的机器学习都是现代数据分析师应该努力学习的技能。分析师在自动化技术方面的直接经验和知识越多，他们就越有希望获得更好的职位。
3.监管的兴起
GDPR法规有助于刺激对优先数据治理的需求，坦率地说，它发生得如此之快，以至于许多公司都在遵从。但这并不是唯一的规则或指导方针。最近，“加利福尼亚州消费者隐私法”计划实施，将于2020年生效。
这些法规对数据处理、消费者分析和数据安全具有重大影响。因此，企业面临着巨大的压力，不仅要遵守既定的要求，还要了解对当前和未来运营的影响。
对数据隐私和安全性都很擅长的数据科学家和分析人员可以帮助企业规避风险。随着越来越多的法规出 台，这种需求将继续增长，促使当前和未来的工作人员实现专业化。
4.处在技术前沿
显然，与现代技术相关的任何事情都是最新的。解决方案和工具正在快速发展，不断涌现新的机会，各种趋势不断出现。但无论有多困难，数据分析师必须继续保持在技术发展的最前沿。
优秀的分析师可能专长于某项技术、平台或工具集，但从不把他们的全部精力放在同一个技术、平台或工具集中。例如，对于数据库，选择可能包括NoSQL、HBase和MongoDB，但其可能的优先级可能会随着时间而变化。数据处理是保持分析领域相关性的另一项重要技能。精通这一技能的专业人士将受到企业、个人，以及政府部门的青睐。
5.云计算和相关机制
数据科学家和软件工程师是两个不同的领域，但这并不一定意味着不会发生重叠。专业人士必须明白，实现这一目标是在当今市场保持相关性的重要组成部分。
随着对更具弹性和流动性更强的基础设施需求的增长，分析师和科学家需要了解这与当前操作和设备的关系。例如，在处理性能需求和潜在问题时，能够动态地评估服务器上的负载可能会有很长的路要走。
正是这种理解掌握硬件和基础设施的概念将专业人士提升到新的高度。如果没有云计算和由此产生的基础设施，大数据、高级分析、机器学习等这些技术都不会存在。
直到最近，人们关注的焦点一直是那些有助于更好地理解数据存储的工具和过程。
随着云计算技术的能力越来越强，并且被更公开地采用，理解基础硬件的需求也变得更加重要。因此，软件和硬件相关角色 之间的重叠，以及未来专业人员需要了解所发挥系统的全部作用。
6.必须具备基本的商务智能经验
由于科学家直接与团队和决策者互动，这意味着数据专业人员必须能够有效地将复杂的主题传达给非技术专业人员。