数据科学与大数据技术涉及的专业知识和技能包括数据处理、分析、建模和可视化等多个方面。

1. 数据处理技能

数据科学的基石是数据处理，这包括数据收集、清洗和转换。数据科学家需要掌握各种工具和技术来处理结构化和非结构化数据，如Python编程语言、SQL数据库查询语言以及Hadoop和Spark等大数据处理框架。

2. 数据分析技能

数据分析是数据科学的核心，涉及描述性、诊断性、预测性和规范性分析。数据科学家需要具备统计学、数学和机器学习的知识，能够使用R、Python等编程语言和Tableau、Power BI等数据可视化工具进行数据分析。

3. 数据建模技能

数据建模是数据科学中的关键步骤，用于发现数据中的模式和关系。数据科学家需要掌握回归分析、分类、聚类、时间序列分析等建模技术，并能够使用机器学习算法和工具（如scikit-learn、TensorFlow）来构建和评估模型。

4. 数据可视化技能

数据可视化是将数据分析结果以直观、易于理解的方式呈现的过程。数据科学家需要掌握数据可视化的原则和技术，能够使用各种工具（如Matplotlib、Seaborn、D3.js）创建交互式和静态的数据可视化图表。

5. 领域专业知识

除了技术技能，数据科学家还需要具备深厚的领域专业知识，如金融、医疗、零售等。这有助于理解数据的背景和业务问题，从而提出更准确的数据驱动的解决方案。

6. 编程和软件开发技能

数据科学家需要具备良好的编程技能，能够使用Python、R、Java等编程语言进行数据处理和分析。了解软件开发的**实践和版本控制工具（如Git）也是必要的。

7. 数据伦理和隐私保护

数据科学家需要了解数据伦理和隐私保护的原则，确保数据的使用符合道德和法律规定。这包括数据安全、数据隐私和数据治理等方面的知识。

总结

数据科学与大数据技术涉及广泛的专业知识和技能，包括数据处理、分析、建模、可视化以及领域专业知识等。掌握这些技能将使数据科学家能够从数据中提取有价值的见解，为组织做出明智的决策提供支持。