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您从数据科学和大数据技术中学到什么？

它属于跨学科学科：统计学，数学和计算机是三门辅助学科。生物学，***，环境科学，经济学，社会学和管理学被用于扩大学科。此外，有必要学习数据收集，分析，处理软件，学习数学建模软件和计算机编程语言等。知识结构是具有两个***（具有***知识和数据思维能力）的跨境人才。以中国人民大学为例：基础课程（38学分）：数学分析，高等代数，通用物理与信息科学导论，数据结构，数据科学导论，编程和编程实践。必修课（37学分）：离散数学，概率论与统计，算法分析与设计，数据计算智能，数据库系统介绍，计算机系统基础知识，并行架构与编程，非结构化大数据分析。选修课程：数据科学算法简介，数据科学主题，数据科学实践，Internet实用开发技术，抽样技术，统计学习，回归分析和随机过程。

对数据科学和大数据技术***人员有何需求？根据LinkedIn 《2016年中国互联网***热职位人才报告》的说法，研发工程师，产品经理，人力资源，市场营销，运营和数据分析是中国护理百万网络行业中***苛刻的工作。

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一。大数据培训时间不宜过长

大数据培训的时间不应太长。如果您说大数据培训需要一年以上的时间，我相信许多学生会因此而灰心，因为没有人比学校的学生有更多的时间或更多的时间。参加培训机构的精力很大。

二。大数据培训时间太短

大数据的培训时间过短，会影响学生的学习效果。为了吸引学生在一个月内致力于学习，一些***实际上是非常不负责任的行为，因为大数据不是一个简单的主题，并且一个月不能完全学大数据。一些学生在这种机构学习的结果可能是蛇尾巴。先前的可以是渐进的，培训机构地址，而在以后的阶段可以加快进度。一些知识点将过去，许多学生可能不理解它，更不用说掌握它了。后面这些知识点非常重要，它们是您必须学习的大数据知识。

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从零开始的毕业生正在发展到数据分析职位。您从什么位置开始？您应该直接申请助理数据分析职位。这样，您可以说下次退出时是数据分析师。如果您申请其他职位（例如销售），培训，则将来切换到数据分析会更加困难。

至于准备，EXCEL的数据建模功能是必须的。其次是SQL。如果您仍然可以使用SPSS之类的工具，那将是非常有益的。

这些工具很容易上手，至少对于面试而言。前段时间，我想更改操作的数据分析。在给他简历后，他说他从未使用过EXCEL建模，从未使用过SQL，也从未听说过SPSS。没办法，为了确保客户的成功应用，我不得不对他进行临时培训。经过一天的训练，我基本上会见面。***后，他成功担任了一家互联网公司的数据分析师。

至于在Python或Excel中使用的VBA，培训时间，这是IT部门所做的工作，需要花费更多的时间来学习。前者用于从网页中获取数据，而后者可进行编程以对数据进行操作。许多数据分析师职位不需要这些纯粹的IT技能。