046 | 职场话题：数据科学家应聘要具备哪些能力？

周一，我们探讨了在公司内部，数据科学家和产品团队的其他职能人员在协作中都会遇到哪些问题，以及如何看待数据科学家或者人工智能工程师所做的算法性工作在一个产品发展中的位置。

今天我们要讲的大数据公司叫作 Confluent，这个公司是前 LinkedIn 员工出来后联合创办的，而创业的基础是一款叫作 Apache Kafka 的开源软件。

在整个 Hadoop 的生态圈里，Kafka 是一款非常特殊的软件。它由 LinkedIn 于 2011 年开源，并在 2012 年底从阿帕奇孵化器里面毕业，正式成为阿帕奇的顶级项目。

047 | 职场话题：聊聊数据科学家的职场规划

今天，我们继续来聊数据科学家或者人工智能工程师的职场话题。我们更进一步，来聊聊数据科学家的职场规划。

当然，说到职场规划，这确实是一个非常宽泛的主题。我们今天要探讨的不是数据科学家“应该”怎么发展，而是说，有哪些职业发展的“可能性”，希望能够为你规划自己的职业生涯起到一个抛砖引玉的作用。

谷歌的“三驾马车”，即谷歌文件系统、MapReduce、BigTable，被誉为计算机科学进入大数据时代的标志。

作为开源大数据的标杆：Hadoop，它的开发者道格·卡丁（Doug Cutting），最初在实现自己的爬虫 Nutch 的时候，只实现了 Hadoop 文件系统和 Hadoop MapReduce，并未实现 BigTable。所以在很长一段时间里，BigTable 在 Hadoop 的生态圈里是缺失的。

054 | 数据科学团队养成：电话面试指南

眼下，数据科学或者人工智能团队已经成了很多数据驱动公司的标准配置团队，数据科学家或者人工智能工程师也成为了最“性感”的职业。不少公司都在想办法建立或者扩展自己的数据科学团队。那么，对于一个公司来说，究竟需要什么样的数据科学团队呢？这就成了很多公司在发展过程中都会遇到的棘手的问题。

Cassandra 是大数据时代中非常具有影响力的一个开源项目，DataStax 则是背后支持开源 Cassandra 并将其商业化的公司。今天我们就来聊一下 Cassandra 和 Datatax 的故事。

我们都知道，在大数据发展历史上，谷歌的“三驾马车”：谷歌文件系统、MapReduce、BigTable。三者都曾经扮演了非常重要的角色，Hadoop 开源生态圈里也有对应的 Hadoop 文件系统，Hadoop MapReduce 和 HBase。

055 | 数据科学团队养成：Onsite面试面面观

本周我们来聊数据科学或者人工智能团队的招聘话题。周一的分享里，我们聊了聊组建数据科学家团队所必不可少的两个步骤，筛选简历和电话面试。我们着重从招聘博士毕业生的角度对这两个环节进行了剖析，梳理了如何看简历，以及在电话面试时需要考察哪些内容。