1. Знание языков программирования, таких как Python, R, Java и т. д.
2. Умение работать с системами управления базами данных SQL и NoSQL.
3. Опыт работы с инструментами и библиотеками машинного обучения и статистического анализа данных, такими как Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, NumPy, Pandas и т. д.
4. Понимание принципов и методов статистического моделирования, анализа и визуализации данных.
5. Умение проводить исследовательский анализ данных с целью определения закономерностей и паттернов.
6. Знание методов оптимизации и уменьшения размерности данных.
7. Разработка, реализация и тестирование моделей машинного обучения, рекомендательных систем и алгоритмов.
8. Опыт работы с распределенными вычислениями на кластере и умение параллельно обрабатывать большие наборы данных.
9. Понимание основных принципов криптографии и методов обеспечения безопасности информации.
10. Умение разрабатывать и осуществлять планы управления рисками и понимание процессов конфиденциальности и соответствия стандартам.