数据分析师所需的技能有哪些?
【摘要】在数据分析行业的人应该有了解，数据挖掘，数据分析，计算机编程，统计，机器学习，数据可视化，大数据分析等等，都是有助于数据分析师专业知识的领域。那么，下面就跟随小编一起来了解下吧!
1.数学(包括统计，概率，线性代数)
可以将数学视为数据分析技术的核心学科。这对于数据分析师而言很重要，因为在处理数据和构建数据产品时，我们需要查看数据并从数学角度确定其纹理和图案。如果要分析和可视化转换后数据的结构化形式，则必须具有良好的统计知识。
2.计算机编程
为了构建数据模型的原型或修复复杂的数据系统，数据分析师课程必须包括对计算机编程的学习。通常被认为是学习数据分析所必需的重要编程语言和技术是Python，R，SAS，Perl，SQL以及其他近期和流行的技术。
3.机器学习
机器学习是指以提供新数据的方式来不断学习或发展自己的方式来构建或训练计算机或系统。从推荐引擎到自动驾驶汽车等其他新技术，公司在很大程度上依靠机器学习来改善用户体验。简而言之，机器学习构成了人工智能的核心。
4. 数据技能
数据分析师的主要职责之一是始终访问，存储和处理数据。为了在处理数据时具有专业知识，SQL，MongoDB和Cassandra等数据库的知识非常重要。接下来是大数据，大数据是指从多个来源以大量速率生成的大量数据。
5.数据整理和可视化
数据处理被定义为一种数据形式到另一种数据形式的转换。这主要是在原始数据上完成的，以便于理解和使用。可以将数据可视化视为通过统计图形，曲线图和信息图形来形成和研究数据分析的可视表示形式。
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