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数据分析所需的技能
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如果您正在考虑从事数据分析工作，您应该注意到，每家公司对技能和工具的评价都会有所不同，这绝不是一份详尽的清单，但如果您在这些领域有经验，您将为自己成为数 捷克共和国手机号码列表 据分析候选人提供强有力的理由。因此，如果您也希望在数据分析领域快速发展，以下是您需要努力的领域：

编程
在您的数据分析 职业道路上，学习如何编码是一项必不可少的技能。您需要编码才能对大量数据集进行数值和统计分析。您应该投入时间和金钱学习的一些语言包括 Pуthоn、R、Jаvа 和 C++ 等。你知道的越多越好——只要记住你不必学习每一种语言。

每位 IT 专业人士都会告诉你，如果你精通一门语言，你就能轻松掌握其他语言。亲身体验这些语言和编程将有助于你的学习。最后，能够像程序员一样思考将帮助你成为一名优秀的大数据分析师。编程的另一个重要方面是通过查询和语句与数据库交互。数据库、教学语言和大数据工具应该成为你的技能库的一部分。你应该熟悉 R、HIVE、SQL、Scala 等工具。

定量技能
作为大数据分析员，编程可以帮助您完成需要做的事情。但是，您应该做什么呢？

您需要具备的定量技能才能在数据分析领域获得出色的职业发展，这可以回答这个问题。首先，您需要了解多变量微积分以及线性和矩阵代数。您还需要了解概率和统计学

通过学习这些技能，您将在数值分析方面打下坚实的基础。数值和统计分析是每个优秀的大数据分析师都需要的核心定量技能。这些知识使我们能够使用神经网络和机器学习等概念。


多种技术
编程是一项必不可少的大数据分析技能。然而，它的特殊之处在于它的多功能性。你可以而且必须学习多种技术，这些技术将帮助你成长为一名大数据分析员。但是，技术并不仅限于编程。优秀的大数据分析师必须熟悉的技术范围非常广泛。它涵盖了无数的工具、平台、硬件和软件。例如，Microsoft Excel、SQL 和 R 是基本工具。在企业级，SPSS、Cоgnos、SAS、MATLAB 以及 Python、Scala、Linux、Hadoop 和 HIVE 都很重要。

您使用的实际技术将取决于您的工作环境。它还会根据您公司和项目的要求而有所不同。您熟悉的