数据科学家

事实上，这并不是最新的消息，因为谷歌宣布BigTable和BigQuery的集成很容易，而且谷歌BigLake几个月前都存在了，现在谷歌批准了它正式版本的发行，使用新方法可以克服传统ETL的一些缺点。

第一个难题是，你能否在FAANG公司找到一份数据科学家工作。这是一个机会问题，而机会只会留给有准备的人。话虽如此，但有必要了解的是，要想获得一份数据科学家工作，并不需要拥有精英大学或机构的学位，FAANG公司早已放弃了根据学位或证书来选择候选人的做法。

SQL（结构化查询语言）是每个数据处理人必备的工具。随着数据量的不断增加，数据专业人员的需求也在增加。只了解这些高级SQL概念是不够的，你还应该能够在工作中高效地实现它们，这是数据科学岗位面试中必需的！我在本文列出了5个高级SQL概念以及2022年你应该知道的查询示例。

数据科学领域提供了高于平均水平的薪水和多样的职业选择。无论你是想获得传统的数据科学学位，还是想通过在线训练营或证书课程寻求职业转变，数据科学工作都可能非常适合你。各种类型的学位可以帮助你开始在数据科学方面的职业生涯。

胡安·M·拉维斯塔·费雷斯（Juan M. Lavista Ferres）8岁时就学会了编码，几十年后，他童年对编程和技术的兴趣演变成了一个富有成效的职业生涯，包括目前在微软工作了13年多。《财富》杂志与 Lavista Ferres 就数据科学领域的发展情况以及数据科学学位课程如何融入其中进行了交谈。为了简洁明了，编辑了本文的访谈。

偏差和方差是两个基本的数据科学概念。什么是偏差取决于你在哪里听到这个词。我列出了各种偏差用法的详细清单，以供大家消遣，但在本文中，我们将重点讨论一种特定的偏差——统计偏差。

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就本质而言，数据科学是一个跨学科领域。要想在这方面出类拔萃，重要的是要从它的所有基本学科中汲取经验。在这篇文章中，我将介绍数据科学的三个组成部分——统计学、计算机科学和主要专业技能——并讨论每一部分对数据科学的重要性，以及探讨如果忽略一个或多个组成部分，会出现什么问题。