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数据科学、大数据和数据分析：专业人士所需的技能
如果您想成为一名数据科学家，您需要具备以下条件：
- 学位：46％拥有博士学位，88％拥有硕士学位
- 处理非结构化数据：数据科学家必须能够处理非结构化数据，这是最重要的，无论它来自哪里，例如音频、社交媒体或视频源。
- Hadoop 平台：这不是主要要求，但最好具备良好的 Hadoop 知识。此外，如果您有 Pig 或 Hive 使用经验， 手机号数据库列表 工具英语和传统英语有什么区别 将会更有优势。
- Python 编码：众所周知，Python 是数据科学中最常用的编码语言，其他语言包括 Perl、Java、C/C++ 等。
- 对 R 和/或 SAS 有非常深入的了解；在数据科学领域，R 更受欢迎。
- SQL 数据库/编码：尽管 Hadoop 和 NoSQL 是数据科学的主要部分，但了解如何用 SQL 编写和执行复杂查询也是更好的选择。
如果您打算成为大数据专业人士，那么您应该考虑以下几点：
- 数学和统计技能：这对于所有数据领域（包括大数据、数据科学和数据分析）都非常必要。毕竟，这是一切的起点。
- 分析能力：这是从海量数据中挖掘意义的能力。分析能力可以帮助你确定解决实际问题所需的最相关数据。
- 计算机科学：计算机是驱动所有数据策略的引擎。程序员利用计算机开发算法，将数据处理成洞察。
- 创造力：您需要能够结合新方法来收集、解释和分析数据。
- 商业技能：您需要非常了解推动业务增长和利润增长所需的各种业务目标以及幕后流程。
要成为数据分析师，您需要：
统计技能和数学：如果您想成为一名数据分析师，推理和描述统计以及实验设计是必修的。
编程技能：作为一名有抱负的数据分析师，您需要对 Python 和 R 等编程语言有非常好的了解，因为它们非常重要。
数据直觉：要成为一名数据分析师，您需要像数据分析师一样思考和推理。
数据整理技巧：您需要将原 首席执行官电子邮件列表始数据映射并转换为另一种格式，以使其更方便使用。
其他所需技能包括机器学习技能、数据可视化和沟通技能。