关键技能：
熟练掌握 Python、PySpark 和 SQL
扎实的统计分析知识
拥有商业智能工具（例如 Tableau、Power BI）的经验
了解数据收集和清理技术
使用的关键工具：
数据分析工具（例如 pandas、NumPy）
商业智能数据工具（例如 Tableau、Power BI）
SQL 数据库（例如 MySQL、PostgreSQL）
纸
你做什么
您的关键能力
您使用的工具
大数据工程师
Python、PySpark、Java 和 Scala、数据结构、SQL 和 NoSQL、ETL、分布式系统
Apache Spark、Hadoop、数据仓库工具、云平台、工作流编排工具
数据科学家
发现隐藏的模式并从数据中提取有价值的见解。应用统计知识和编程技能来构建有助于决策的模型。
Python、PySpark、SQL、机器学习、人工智能概念、统计分析、预测建模、数据可视化、有效沟通
机器学习工程师
设计、开发和部署机器学习系统，
Python、PySpark 和 SQL、机器学习算法、深度学习、数据 萨尔瓦多电话数据 结构、数据建模和软件架构
数据分析师
弥合原始数据和可操作的业务洞察之间的差距。
Python、PySpark 和 SQL、统计分析、数据可视化、数据收集和数据清理技术
熊猫、NumPy、Tableau、PowerBI、MySQL、PostgreSQL。
如何使用 PySpark 或在 PySpark 中找工作
当使用 PySpark 开始职业生涯时，学位可能是一个很大的优势，但这并不是唯一的方法。如今，越来越多的专业人士正在通过替代途径进入数据相关角色，包括从其他领域转型。凭借奉献精神、不断学习和积极主动的态度，您可以使用 PySpark 找到您梦想的工作。
继续了解该领域
及时了解 PySpark 的最新进展。在社交媒体上关注有影响力的 PySpark 相关专业人士，阅读 PySpark 相关博客，并收听 PySpark 相关播客。
PySpark 由Matei Zaharia开发，他也是Databricks（基于 Apache Spark 构建的平台）的首席技术官。您将了解当前主题、新兴技术以及 PySpark 的未来方向。
您还应该查看行业活动，无论是DataCamp 的网络研讨会、数据科学和人工智能会议还是社交活动。
开发投资组合
你必须从其他候选人中脱颖而出。一个好方法是建立一个可靠的作品集来展示你的技能和已完成的项目。通过解决现实世界的挑战，您可以给招聘经理留下良好的印象。
您的作品集应包含反映您对 PySpark 及其各种应用程序的了解的不同项目。查看本指南，了解如何构建令人印象深刻的数据科学组合。
创建有效的简历
近年来，从事数据科学和数据相关工作的人数有所增加。招聘经理必须审查数百份简历并甄别优秀的候选人。此外，很多时候，您的简历会经过申请人跟踪系统 (ATS)，这是许多公司用来审查简历并剔除那些不符合特定标准的自动化软件系统。因此，您必须制作一份出色的简历，以给 ATS 和您的招聘人员留下深刻印象。
准备面试
如果招聘经理注意到您或您的有效简历通过了筛选流程，您接下来应该准备技术面试。为了做好准备，您可以查看这篇关于PySpark 面试中最常见问题的文章。
结论
学习 PySpark 可以打开通往更好机会和专业成果的大门。学习 PySpark 的道路是有益的，但它需要一致性和实践。使用此工具体验和解决挑战可以加快您的学习过程，并为您
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