成为一名数据科学家，从预处理数据开始。数据预处理是数据科学家中最重要的任务之一。它涉及数据清洗、数据整合、数据转换等多个方面。在执行任何机器学习算法之前，务必预处理数据。

除了数据预处理，数据探索也是一项重要的任务。通过数据探索，可以找到数据集中的有趣特征。数据探索是机器学习模型构建的必要步骤之一，可以帮助数据科学家理解数据，为最终模型的构建做准备。

确保模型的可靠性非常重要。机器学习模型需要验证，以确保它们在实际情况下的性能。在构建模型之前，需要拆分数据集，将数据分为训练集、验证集和测试集。通过训练集来训练模型，通过验证集来调整模型的超参数，最后通过测试集来评估模型的性能。

对于每个机器学习任务，都需要选择适当的机器学习算法。大多数机器学习任务可以通过监督学习和非监督学习来解决。监督学习是一种使用标记数据集的机器学习方法，而非监督学习是一种不使用标记数据集的机器学习方法。

如果您想成为一名数据科学家，那么您需要掌握这些关键技能。您需要知道如何预处理数据、探索数据、构建可靠的机器学习模型以及选择正确的机器学习算法。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
在成为一名数据科学家的过程中，预处理数据是一个最重要的任务，它包括数据清洗、整合和转换等多个方面。数据预处理是机器学习模型构建的必要步骤之一，因为在执行任何机器学习算法之前，需要将数据预处理。数据探索也是一项重要任务，可以帮助数据科学家理解数据，并为最终模型构建做准备。确保模型的可靠性也很重要，需要拆分数据集并进行验证。选择适当的机器学习算法也是必要的，大多数机器学习任务可以通过监督学习和非监督学习来解决。因此，作为一名数据科学家，您需要精通这些关键技能，包括预处理数据、探索数据、构建可靠的机器学习模型以及选择适当的机器学习算法。