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认识达内从这里开始
认真做教育 专心促就业
随着互联网的不断发展，大数据技术相关岗位可以说是非常热门的求职方向，而今天我们就一起来了解一下，成为一个好的数据科学家需要掌握哪些技术。
1.Hadoop平台
虽然Hadoop并不是必需掌握的，但在许多情况下，它是数据科学运算的选。如果熟悉Hive或Pig很不错，熟悉AmazonS3等云工具也有好处。CrowdFlower对3490个LinkedIn数据科学职位进行的一项研究将ApacheHadoop列为数据科学家二重要的技能，获得了49%的评分。
作为一名数据科学家，你可能会遇到这样的情况：你拥有的数据量超过了系统的内存，或者你需要将数据发送到不同的服务器，这时候你就需要用到Hadoop了。你可以使用Hadoop将数据快速传递到系统上的各个点。它的功能还有很多，比如数据探索、数据过滤、数据采样和汇总等。
2.SQL数据库/编码
尽管NoSQL和Hadoop已经成为数据科学的一个重要组成部分，但是公司还是希望员工能够使用SQL编写和执行复杂的查询。SQL(结构化查询语言)是一种编程语言，它可以帮助你在数据库中执行添加、删除和提取数据等操作，它还可以帮助你执行分析功能和转换数据库结构。
作为一名数据科学家，你需要精通SQL。这是因为SQL是专门为访问、交互和处理数据而设计的。当你使用SQL查询数据库时，它往往会给你一些额外的收获。它有简洁的命令，可以帮你节省时间，减少执行复杂查询所需的编程工作。学习SQL将帮助你更好地理解关系数据库，并增强你作为数据科学家的个人能力。
3.ApacheSpark
ApacheSpark正在成为全球流行的大数据技术。它是一个类似Hadoop的大数据计算框架。的区别在于Spark比Hadoop更快。这是因为Hadoop读取和写入磁盘，这会使它的速度变慢，但Spark会将其计算缓存于内存中。
ApacheSpark是专门为数据科学设计的，它可以更快地运行复杂的算法。在处理大量数据时，它可以分发数据处理，从而节省时间。它还帮助数据科学家处理复杂的非结构化数据集。你也可以在一台机器或一组机器上使用它。
Apachespark可防止数据科学研究中的数据丢失。它的优势在于速度和平台，这使得数据科学项目的实施变得更容易。使用Apachespark，你可以完成从数据接收到分布式计算的所有分析工作。
4.机器学习和人工智能
许多数据科学家并不精通机器学习领域的技术，包括神经网络、强化学习、对抗性学习等。但如果你想从其他数据科学家中脱颖而出，你需要了解机器学习技术，如监督机器学习、决策树、逻辑回归等，这些技能将帮助你解决基于主要组织结果预测的不同数据科学问题。
数据科学需要在机器学习的不同领域应用技能。据Kaggle的一项调查显示，只有一小部分专业人员掌握高级机器学习技能，如监督机器学习、非监督机器学习、时间序列、自然语言处理、离群值检测、计算机视觉、推荐引擎、生存分析、强化学习和对抗学习等。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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2025-08-07
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