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程式语言
越来越多的人使用python编程，尤其是在人工智能领域。
R在非人工智能领域也得到了广泛的应用，通常美国统局使用R；
？制药公司通常使用SAS，但其他研究人员对R的使用却非常多。
Matlab使用率正在下降
电脑技巧
Hadoop平台：更多来自互联网和***公司；
SQL数据库：传统零售，***等使用较多；
非结构化数据：用于媒体，自然语言和社交网络；
非技术方面
领域知识：***，游戏，社交网络，***等应精通一方面；
沟通技巧：在工作中慢慢培养的书面和口头沟通技巧；
持续学习：各种技术模型不断发展，必须不断改进
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数据分析师的职责：1.负责数据的分析和挖掘，从数据中挖掘价值； 2.负责产品数据的收集，管理工作的制定规范和持续改进； 3.负责数据分析或可视化项目数据的清理，建模，分析并***终生成分析报告，数据图表或交互式可视化产品； 4.设计用户调查问卷并汇总结果以形成完整的分析报告；数据分析师的要求：1，统计学，数学，经济学，计算机等相关***，本科以上学历，具有CPDA数据分析师证书优先； 2，对数据敏感，热衷于数据分析技术，专门研究各种的机器学习算法；强大的逻辑分析能力，文档编写能力，善于沟通和言语表达； 3.具有数据敏***，丰富的数据挖掘，清理，统计分析和数据建模的经验者优先；具有一定的报告编写能力，清晰的思维逻辑以及来自数据的数据提炼核心结果并生成强大的数据结果报告。
4.熟练使用Datahoop，SAS，职业资格证书，SPSS，职业资格证书查询，Hadoop和其他数据统计分析方法； 5，精通数据分析和机器学习技术，熟悉分类，聚类，职业资格证书有哪些，时间序列，回归等相关主流算法，至少对其中一种算法有深入的了解；有责任心和自我激励。
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我已经工作了很多年
还不适合进行数据分析吗？
在职业发展过程中，许多学生会遇到瓶颈或厌倦重复性工作，他们会有改变职业的想法。
许多人可能也工作了十多年。对于这些学生来说，变更确实要面对相对较大的费用。未来是数据驱动的时代。所有行业和职位都将接触数据，并且所有人都需要掌握某些数据分析技能。
对于高年级学生的建议，必须学习数据分析，但是可以根据个人情况确定是否是下一份工作。如果您的行业已经开始使用数据分析并且需要业务，则强烈建议您选择数据分析，您的工作经验将更好地帮助您完成这项工作。或者您对数据分析非常有信心，那么我相信未来是可以预期的！
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