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⼤数据⼯程师需要学习哪些必备知识和技能呢？
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⼀、数据可视化
R不仅是编程语⾔，同时也R具有强⼤的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。在此，推荐⼤家看⼀本书，这本书叫做《R数据可视化⼿册》。《R数据可视化⼿册》重点讲解R的绘图系统，指导读者通过绘图系统实现数据可视化。书中提供了快速绘制⾼质量图形的150多种技巧，每个技巧⽤来解决⼀个特定的绘图需求。
Python 出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了⼀些这⽅⾯的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化⽅⾯最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他⼀些功能。
怎么在淘宝上开店ECharts和D3.js 是基于HTML5 的两个纯Java图表库，它们提供直观，⽣动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性⼤⼤增强了⽤户体验，赋予了⽤户对数据进⾏挖掘、整合的能⼒。其拥有混搭图表、拖拽重计算、制作数据视图、动态类型切换、图例开关、数据区域选择、值域漫游、多维度堆积等⾮常丰富的功能。
Excel中⼤量的公式函数可以应⽤选择，使⽤Microsoft Excel可以执⾏计算，分析信息并管理电⼦表格或⽹页中的数据信息列表与数据资料图表制作，可以实现许多⽅便的功能，带给使⽤者⽅便。事实上，Excel完全可以满⾜⼤家⽇常⼯作中图表制作和数据可视化的需求，所以，想要进⼊⼤数据⾏业，学好Excel是基础。
⼆、机器学习
机器学习的基础包括聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、⽂本挖掘、决策树、⽀持向量机、贝叶斯分类和神经⽹络。这些基础知识光是听到名字就觉得深不可测，但是如果具备了统计学和概率学的基础知识，就能够轻松掌握这些⾼深莫测的名词。因此，建议在进⾏机器学习之前，先进⾏统计学和概率学的学习是⾮常有必要的。
峰可以组什么词语完成了统计学和概率学的基础学习之后，之后就可以选择⼀两款机器学习⼯具来实战练习了，⾕歌的TensorFlow和百度的百度⼤脑都是⾮常优秀的机器学习框架。
三、算法
对于程序员来说算法并不会太陌⽣，⾸先要了解什么是数据结构，它包括栈、队列、链表、散列表、⼆叉树、红⿊树、B树。之后就要学习常⽤算法了，常⽤算法包括：排序（插⼊排序、桶排序、堆排序、快速排序）、最⼤⼦数组、最长公共⼦序列、最短路径和矩阵的存储运算。
也许明天歌词最后，掌握⼏款常⽤的数据分析挖掘软件，⽐如MATLAB、SPSS和SAS。
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