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SQL是用于数据分析和数据处理的最重要的编程语言之一，因此考察关于SQL的题目始终是数据科学相关工作（如数据分析师，数据科学家和数据工程师）的面试过程的一部分。

随着数据量的不断增长，对专业数据人员的需求也在增长。具体来说，对精通SQL而非初学者水平的专业人员的需求日益增长。

尽管经济形势不明朗，仍有很多科技公司在招聘，技术人员可以通过成为全栈软件工程师来增加他们的市场竞争力。

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。

本文中，我将分享数据的初学者在第一次学习数据科学时可以选择的最佳书籍。这些书帮助成千上万的人学习了数据分析、可视化、高级编程技能、机器学习等等，甚至还帮助他们找到了工作！让我们直接开始吧。

本文中，我们将讨论八种数据挖掘技术的分步指南，它们会让你在工作中变得更有效率。我们将从基本介绍开始，然后讨论每种技术，最后得出结论。

在本指南中，我们将介绍创建一份有效的数据科学家简历的主要步骤，并深入研究招聘经理在数据科学家身上寻找的一些东西。

薪资透明度是一个实时的话题。最近，英国政府启动了一项试点计划来解决薪资讨论的问题，“参与的雇主将开展试点，通过在所有招聘广告上公布工资来缩小工资差距”。

数据分析师必须使用各种技能和工具为他们的企业提供准确的(通常是大量的)数据集分析。

作为一名数据科学家，你需要掌握许多技术方面的技能，如编程、统计、SQL等。然而，一项专门的技能只能让你在一个特定的职位发展，真正能让你脱颖而出的是你的软技能，因为这是业务中每个人都能理解的技能。