阮敬：高端大数据人才需具备哪些专业技能（2）

图形中罗列的机器学习、可视化、信息系统、计算机模式识别等词汇，都是计算机中常见的字眼，通过它们我们就可以大体了解到具体的学习方向和内容，从而有针对性地去下功夫学习。以此类推，其他学习方向的课程也可以通过这种形式来表现。以数据科学硕士为例，我们可以按照刚才的图形把关键词提炼出来，再通过观察这些关键词跟其他词之间的关联性的强弱，按从小到大的顺序组合并排序，这个过程需要具有专业经验的主观判断的帮助，排列之后我们就得到了课程的具体内容。需要注意的是，有的课程比较冷门，可能无法从图形中提炼出来，另外，国外好多课程的名称取得比较随意，不同课程名称对应的也许是相同的内容。

数据科学硕士有好多门必修课，就是必须具备的能力，包括机器学习、WEB数据挖掘、数据管理、统计分析、分析程序设计、系统设计等。除了必修课以外还有选修课，就是你还需要具备的其他技能。而机器学习这门课程，在必修和选修中都有提到，这是因为课程设置会因为学校的不同而有所差异，但总的来说，几乎所有的课程都跟计算机、统计、数据有关，那这些肯定就是我们“修炼”的重点。

数学是学习大数据技术的选修课。学习大数据最好有一定的数学基础，如果没有基础，学习起来会比较困难，但也不是一个无法逾越的障碍。大数据时代，人们都是用工具去梳理数据的，现在的数据量巨大，不借助工具根本不可能梳理得过来。那么，都要用到哪些工具呢？最常见的是EXCEL；其次，还有一个叫SAS的商业软件，是世界五百强企业的产品，美国《财富》杂志评选推荐的；再有，必须要了解的两款开源软件：R语言和Python。R目前是一款免费软件，搞统计的人如果不会R语言那是不可想象的。有一句话说得好，R的出现使搞统计的人终于可以使用计算机了，Python的出现使用计算机的人终于可以搞统计了。以上列举的几个工具必须要非常熟悉，因为很多学校都不会开工具课，它默认你已经掌握了。除此以外还有Hadoop，它是大数据处理的架构，现在不是很主流了，但对理解课程来说还是必须的。