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您说过,数据分析师大致分为两类:一类称为数据分析师,您需要了解概率论和统计信息(数学对课程毫无害处),您还需要了解业务,例如您在为京东老师进行数据分析时,您还需要了解电子商务运营和与商品相关的知识。如果您想这样做,您应该学习计量经济学和各种经济学(但不一定);第二类是数据挖掘工程师,技术流,您需要一台计算机。***毕业。总之,可以考虑计算机经济学的二元性,学校比较好,成绩还不错,在这方面找工作是没有问题的。您说过它不会不受欢迎,现在却不受欢迎,这方面只会在过去的20年中更加繁荣,这是非常有希望的。至于你说留在香港,没有必要这么早计划。我觉得深圳要取代香港还有很长的路要走。十年后不一定会有更多的发展。广州也很好,生活成本很低。

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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,培训机构加盟,***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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对于数据分析,推荐7种易于使用的Python工具Pandaspandas是BSD许可的开放源代码库,培训机构,它为Python编程语言提供了高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具。长期以来,Python非常适合用于数据修饰和准备,但对于数据分析和建模而言并不那么重要。 Pandas可以填补这一空白,使您能够在Python中执行整个数据分析工作流,而不必切换到R等更特定于领域的语言。
数据分析师CPDA-中国数据分析行业认证?
大多数公司从各种来源收集数据,并且理想情况下,每个数据流提供的信号会汇集在一起形成有用的见解。但是,充分利用数据的能力取决于拥有正确清洁,培训机构有哪些,准备,合并和分析正确的工具。
这是七个数据分析人员必需的Python工具:
Pandaspandas是BSD许可的开放源代码库,为Python编程语言提供了高性能,培训机构教师,易于使用的数据结构和数据分析工具。长期以来,Python非常适合用于数据修饰和准备,但对于数据分析和建模而言并不那么重要。 Pandas可以填补这一空白,使您能够在Python中执行整个数据分析工作流,而不必切换到R等更特定于领域的语言。
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