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这些毫无根据的印象涉及所需技能储备、技术方案类型以及技术匹配方式等多个层面，盲目偏信只会将大家引入歧途。
大数据分析目前已经成为技术业界的主流趋势，每一家企业都开始将此类方案视为实现自身差异化优势的核心甚至是求得生存的关键所在。有鉴于此，关于大数据的各种误解也开始不断涌现。这些误区不仅可能将大家引入歧途，甚至会让各位把宝贵的资源投入到根本走不通的发展路线当中。另外，此类误区的存在当然也会导致大家错过将预算资源投向更具意义的业务实践方法的机会。
在今天的文章中，我们将一同了解九大千万不可轻易着道的大数据与Hadoop相关认识误区。
误区一：我们能够轻松雇用到数据科学家
最近，我们公司某合作企业的一位售前工程师提到了寻找一位数据科学家到底有多困难。出于好奇，我详细询问了他们列出的合格人员条件，但答案实在是……他们需要需要一位数学博士，拥有计算机科学与MBA教育背景，此外还需要在这几大领域当中拥有实践经验。看到这里我不禁要问：“你们要招的这位得有多大年纪，九十岁?”
下面来看实际情况：
优秀的数学家往往倾向于使用Python，而且通常需要业务人士为其提供帮助。
优秀的计算机科学人才确实拥有一定程度的数学认知。
优秀的计算机科学人才在处理一定数量的问题后能够理解企业业务。
业务型人才了解数学知识。
专业人士往往拥有很强的知识指向性。
领导者应负责将上述人才汇聚起来并协同工作。
由于前面提到的这家企业找不到合适的数据科学家人选，因此只能建立起拥有跨学科专业知识的工作小组。而这也是大部分企业必须采取的解决思路。
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2019年初，国家电网公司党组以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实“四个革命、一个合作”能源安全新战略，顺应能源革命和数字革命融合发展趋势，创造性地提出了“三型两网、世界一流”的战略目标。其中，“三型”是指枢纽型、平台型、共享型企业，围绕产业属性、网络属性、社会属性
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