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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了大数据技术，下面我们就通过案例分析来了解一下，自学大数据都需要掌握哪些技术。
数据操作(SQL/Pandas)
在我看来，用SQL和Pandas进行数据操作是给我带来大好处的重要的领域。根据我的经验，大部分时间都是用来查询数据、探索数据和打包数据，所有这些都需要SQL和Pandas。
在我的所有与数据有关的工作中(增长营销分析师、数据分析师、数据科学家)，SQL一直是共同所需的技能，可以说是数据专家重要的技能。
下面是我自学SQL和Pandas的一些资源：
Mode的SQL教程：我总是推荐这个资源，因为它是一个用来了解要学习哪些概念的很好的指南，即使你不用它来实际学习概念。他们将概念拆分为不同的难度级别，这一点非常棒。
Mode的SQL案例研究：这些案例研究非常好，因为它们使你能够应用已经学到的知识，并批判性地思考如何处理现实场景。
LeetCode数据题：我总是将此作为资源使用，特别是在寻找新工作的时候。这是一个很好的方法来模拟涉及SQL的编码面试。
Pandas习题：Pandas的语法不是很直观(至少不像SQL)，我一直记得不是很深刻，直到我做完这个Pandas习题库!
脚本(Python)
我因为学校的原因开始使用Python，我可能会在我的余生中一直坚持使用Python。它在开源贡献方面遥遥，而且学习起来非常简单。
有两个主要资源我强烈推荐用来提高Python技能(除了做副业项目之外)：
LeetCode算法题：与SQL类似，我使用LeetCode来学习如何为各种问题编写(有点儿)高效的Python脚本。
TechwithTim:TechwithTim是一个YouTube频道，这意味着它是免费的，但它比大多数付费课程和训练营要好。我强烈建议你看一下他的视频，并一直关注他。
机器学习
当然，作为一名数据科学家肯定是要学习机器学习的。下面是我在职业生涯开始时使用的两个重要的资源。
Kaggle的机器学习简介：如果你像我一样，不太了解机器学习是如何工作的，或者你不知道机器学习使如何在代码中实现的，那么我强烈建议你看一看。
StatQuest:StatQuest对于理解机器学习模型是如何工作的非常棒。一旦你理解了理论，用代码实现它就非常简单。
【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。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2025-08-07
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