数据科学与大数据技术相关表格有很多，以下是一些常见的表格：
1. 数据科学家技能评估表：列出了数据科学家需要掌握的技能，如统计学、机器学习、数据库管理等。
2. 数据质量评估表：用于评估数据的质量，包括数据的完整性、准确性、一致性等。
3. 数据清洗流程表：描述了数据清洗的步骤，如去除重复记录、填充缺失值、处理异常值等。
4. 数据分析方法列表：列出了一些常用的数据分析方法，如描述性统计、假设检验、回归分析等。
5. 数据可视化工具比较表：列出了一些常用的数据可视化工具，如Tableau、Power BI、Excel等，并比较它们的特点和适用场景。
6. 数据存储架构图：展示了数据存储的架构，包括数据仓库、数据湖、数据管道等。
7. 数据安全策略表：列出了数据安全的策略，如加密、访问控制、备份等。
8. 数据治理流程图：描述了数据治理的流程，包括数据的收集、存储、使用、维护等。
9. 数据挖掘算法对比表：列出了一些常用的数据挖掘算法，如决策树、聚类、关联规则等，并比较它们的优缺点。
10. 数据集成流程图：描述了数据集成的过程，包括数据源的选择、数据的抽取、数据的转换等。
以上表格可以作为数据科学与大数据技术相关的参考，帮助更好地理解和应用这些知识。
