作为一个数据科学家，需要具备以下几个方面的技能：
1.数学和统计学：
数学和统计学是数据科学的基础。数据科学家需要掌握线性代数、微积分、概率论和统计学等数学知识。因为在数据科学中，数据处理、建模、算法优化等很多方面都离不开这些数学工具。
2.编程技能：
编程技能在数据科学的实践中扮演着非常重要的角色。数据科学家需要掌握至少一门编程语言，如Python、R、SQL等，并且熟练使用相关的编程工具。此外，数据科学家还需要了解机器学习框架（如TensorFlow、scikit-learn）和大数据处理工具（如Hadoop、Spark）等。
3.数据库知识：
数据存储和管理是数据科学家必须掌握的技能。数据科学家需要了解各种数据库类型（如关系型数据库、非关系型数据库、图形数据库等），知道如何通过SQL或其他查询工具访问和处理数据。此外，理解数据仓库、数据集成和ETL（Extract-Transform-Load）过程也非常重要。
4.机器学习和数据挖掘技能：
机器学习和数据挖掘技能是数据科学家需要掌握的最重要的技能之一。数据科学家需要了解机器学习的不同算法（如线性回归、决策树、支持向量机等），并且能够在实际情境中选择合适的算法来解决问题。此外，数据科学家还需要具备数据可视化和数据探索的技能。
5.商业理解和沟通能力：
数据科学家不仅需要掌握技术方面的知识，也需要与业务人员紧密合作，了解业务需求，并将分析结果转化为实际业务建议。因此，数据科学家需要具备良好的商业理解能力和沟通能力，能够将复杂的技术术语转化为易于理解的语言。
总结：
数据科学家需要具备数学和统计学、编程技能、数据库知识、机器学习和数据挖掘技能以及商业理解和沟通能力等多个方面的技能。这些技能是相互联系的，并在数据科学的实践中相互交织。因此，如果想要成为一名优秀的数据科学家，需要全面深入地学习这些方面的知识，并不断地进行实践和学习。