数据科学与大数据技术在考编时，主要考察的是应聘者的数据处理、分析、挖掘以及应用能力。以下是一些建议：
1. 了解考编要求：首先，你需要了解你所在地区或单位对数据科学与大数据技术岗位的要求。这包括对学历、工作经验、专业技能等方面的要求。
2. 学习基础知识：数据科学与大数据技术涉及的知识点较多，包括统计学、概率论、线性代数、计算机编程等。你需要对这些基础知识有深入的了解和掌握。
3. 学习数据分析工具：数据分析是数据科学与大数据技术的核心，你需要熟练掌握一些常用的数据分析工具，如Excel、SPSS、R语言、Python等。
4. 学习机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是数据科学与大数据技术的热点领域，你需要了解这些领域的基本原理和应用方法。
5. 实践项目经验：理论知识的学习需要通过实践来巩固。你可以尝试参与一些实际的项目，如数据清洗、数据可视化、预测建模等，以此来提高自己的实际操作能力。
6. 考取相关证书：考取一些与数据科学与大数据技术相关的证书，如PMP（项目管理专业人士）、Certified Analytics Professional（CAP）等，可以增加你的竞争力。
7. 关注行业动态：数据科学与大数据技术是一个快速发展的领域，你需要关注行业的最新动态和技术发展，以便及时调整自己的学习和发展方向。
8. 提升沟通能力：数据科学家不仅需要具备强大的技术能力，还需要具备良好的沟通能力。你可以通过参加一些培训课程或自学来提升自己的沟通技巧。
9. 准备面试：在考编之前，你需要准备一些面试问题，如自我介绍、专业知识问答、案例分析等。同时，你还需要准备好自己的简历，突出自己在数据科学与大数据技术领域的优势和成就。
10. 保持积极心态：考编是一个竞争激烈的过程，你需要保持积极的心态，相信自己的能力，勇敢地迎接挑战。
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