认识达内从这里开始

随着互联网的不断发展，大数据技术也在各个领域都有不同的应用方式，而如果大家想零基础入门学习大数据技术也会发现，学习大数据是要求我们掌握一定的计算机编程技术的，下面我们就一起来了解一下具体情况吧。

1.计算机科学基础

计算机科学技能是很少有人能掌握的。但我有很多熟人，他们都是专业的机械工程师。他们开始学习Python，然后转入数据科学领域。你会惊讶的发现，他们的表现就像冠军一样。

但是，计算机科学概念对数据科学家的角色来说，是非常重要的要求。如果你能够掌握算法、操作系统、Web开发和设计、计算机网络的基础知识将会带来很大的不同。掌握这些概念，将会使你的速度提高十倍。

2.脚本和编程语言

如果没有Python、R或MatLab这样的脚本或编程语言，就不可能想象数据科学家的生活会是什么样子的。如果你没有掌握这些脚本或编程语言中的任何一个，那么就请你自己出局吧。没有花花草草的话，你就永远不会有一座花园。你能想象没有花花草草的花园是什么样子的吗?试想一下，那不是花园，那是沙漠。而你必须在沙漠里耕作。这怎么可能呢?你不仅需要了解Python，还需要了解一些更高级的库，如TensorFlow、PyTorch、带MatplotLib的Keras、Numpy和Pandas。

3.数据库SQL和NoSQL

每个项目都有自己的数据和存储格式。全面了解各种数据库，可以帮助你理解和定义项目特有的问题。

数据可以是任何形式的。你只需接受这些数据就可以了。你不能对客户说，“不行，我想要不同格式的数据。”记住，你的职责就是将数据转换成所需的算法输入，并对其进行预处理。数据科学界指出，粗略的数据会降低正确性，但大量的非结构化数据会带来意想不到的结果。但这需要创新的想法来解决。这时候，如果你掌握不同数据库的知识，将有助于你解决问题。它可以是结构化的、非结构化的、图像、文本、音频或者其他东西。

4.将数据转换为可视化

可视化是一件令人惊叹的事情，你可以用数据来做。当你感受到可视化的重要性时，你就会从内部感受到数据。可视化是展示结果的佳方式。在演示中不用说一句话，你的老板就会明白一切。因此，它是数据科学领域取得成功的关键。

5.数据科学工具知识

不同工具的指令就像在比赛中使用特斯拉赛博皮卡一样。当然，你也可以用“塔塔Nano“(印度生产的全球便宜的汽车)完成一场比赛，但是，这值得去完成一场比赛吗?明智地使用任何工具也是一项技能。所有的工具都可以在互联网上找到，但你必须能够正确地使用它。

像Tableau、SAS、ApacheSpark、Excel、RapidMiner、KNIME、QlikView这样的工具，可以提高你的效率并缩短项目期限。

6.云计算

对云计算的了解并不是必须的，但可以作为一种资产。一些内置的库和服务可以很好地使用，比如，GoogleMLKit、GoogleColaboratory、Kaggle服务器、IBMWatson和其他API、MicrosoftAzureAI工具包和AWS存储。

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