作为数据科学家，他们的核心能力和职责涵盖了多个方面，其中包括数据处理、数据建模、数据分析、机器学习和人工智能技术的应用等。以下是详细的介绍：
数据处理 数据处理是数据科学家必备的关键技能之一。它包括数据清洗、数据转换、数据整合等过程。在数据收集、采集和存储过程中，很多因素可能会影响数据的质量，如数据缺失、数据重复、数据格式错误等。因此，数据科学家需要有能力对不同类型的数据进行预处理和清洗，以保证后续的数据分析和建模结果的准确性。
数据建模 数据建模是指利用计算机算法将数据转化为模型的过程。这是数据科学家的另一个重要职责。数据建模包括特征提取、模型选择、模型评估、优化等过程。在特征提取过程中，数据科学家需要从原始数据中提取出对问题有用的特征。在模型选择过程中，数据科学家需要根据实际情况选择合适的模型，如线性回归、逻辑回归、随机森林、神经网络等。在模型评估过程中，数据科学家需要对模型进行评估并优化，以改进模型的表现。
数据分析 数据分析是指数据科学家根据实际情况进行探索性数据分析、数据挖掘等过程。在数据分析过程中，他们需要利用各种数据可视化工具对数据进行可视化分析。同时，他们也需要运用统计学方法来检验假设，推断结论和预测未来趋势。
机器学习 机器学习技术可以帮助数据科学家解决很多特定的问题，如图像识别、自然语言处理、异常检测、分类和回归等问题。为了应对这些问题，数据科学家需要熟练掌握不同类型的机器学习算法，并能够运用相关工具（如Python，R）实现算法。此外，深度学习技术已经成为机器学习领域的一个重要分支，数据科学家需要熟悉并掌握基于深度学习的算法。
人工智能技术应用 人工智能是基于机器学习、深度学习等技术，开展人工智能技术应用的一种全新模式，也是数据科学家必须具备的职业素养之一。数据科学家需要了解人工智能的基本原理，并且掌握基于人工智能的应用技术，如自然语言处理、语音识别、机器翻译等。
总之，数据科学家需要掌握多项技能才能胜任职责，这些技能包括数据处理、数据建模、数据分析、机器学习和人工智能技术的应用。高质量的数据分析和模型构建是数据科学家工作中最重要的部分，而数据科学家的任务则是收集、清洗和分析大量数据来提供解决问题的方案。