数据科学与大数据技术是当今信息时代的重要领域，它们对电脑的依赖性极高。无论是进行数据分析、处理和挖掘，还是开发和部署大数据解决方案，都需要依赖于强大的计算能力和存储设备。
首先，数据科学和大数据技术的核心工作之一就是收集、存储和处理海量数据。这些数据可能来自各种来源，如传感器、社交媒体、互联网等。为了有效地管理和分析这些数据，需要使用高性能的计算机系统，例如服务器、工作站或超级计算机。这些计算机通常配备有高速处理器、大容量内存和高速存储设备，以支持复杂的数据处理任务。
其次，数据科学和大数据技术还需要利用各种软件工具来处理和分析数据。这些工具包括数据库管理系统（如MySQL、Oracle）、数据清洗工具（如Pandas、Spark）、统计分析和机器学习库（如Python的Scikit-learn、R语言的dplyr）等。这些软件工具通常需要在高性能计算机上运行，以确保数据处理的速度和准确性。
此外，数据科学和大数据技术还涉及到数据的可视化和报告。为了将复杂的数据转换为易于理解的图表和报告，需要使用图形化工具（如Tableau、Power BI）或编程语言（如Python的matplotlib、Seaborn）来实现。这些工具同样需要高性能的计算机系统来支持。
总之，数据科学和大数据技术对电脑的依赖性非常高。没有高性能的计算机系统，就无法有效地收集、存储和处理大量数据，也无法利用各种软件工具来处理和分析数据。因此，从事数据科学和大数据工作的专业人员需要具备一定的计算机技能，并使用高性能的计算机系统来支持他们的工作。
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