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1、一个优秀的数据科学家需要具备的素质有：懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。
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2、大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
3、大数据专业还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等课程。大数据专业学什么课程Java语言基础课程JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。
1、大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
2、大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
3、大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是计算机一类的专业。分布比较广，应用行业较多。零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。
4、预测分析技术 这也是大数据的主要功能之一。预测分析允许公司通过分析大数据源来发现、评估、优化和部署预测模型，从而提高业务性能或降低风险。同时，大数据的预测分析也与我们的生活息息相关。
5、想要成为炙手可热的大数据技术人才，这些大数据的核心技术一定要知晓！大数据基础阶段 大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。
推荐几本学习Linux的书籍：《快乐的Linux命令行》这本书介绍如何生存在 Linux 命令行的世界。不像一些书籍仅仅涉及一个程序，比如像shell 程序， bash。这本书将试着向你传授如何与命令行界面友好相处。
2．先从Linux的安装与命令学起 没有Linux怎么学习Linux？所以好好地先安装一个你需要的Linux吧！虽然说Linux发行版很多，不过基本上架构都是大同小异，差别在于界面的亲和力与软件的选择不同。
首先初学者要先学好Linux基础知识、基本命令。还可以学习Linux用户及权限基础、Linux系统进程管理进阶、linux高效文本、文件处理命令、shelI脚本入门等等知识。
学习Linux基础知识：Linux的基础知识包括Linux文件系统、Linux命令行操作、shell编程、Linux网络编程、Linux安全等。可以在网上搜索相关资料，也可以参加一些在线课程，如果你有一定的编程基础，可以考虑报考一些Linux培训班。
掌握Linux基础 你得挑一个适合你的发行版系统，然后在虚拟机安装它，开始使用它。
然后学学Qt，熟悉一下图形界面，可以把你的终端下的QQ完全改成图形界面下的。估计到这个时候，你差不多在Linux下进行像样的开发了吧。