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21世纪是数据时代。从2009年1月左右开始，美国对数据分析师的需求已开始大幅增长。因此，在美国，数据分析师已成为***热门的职业之一。

成为合格的DataAnalyst需要什么技术背景？成为数据分析师需要很多硬和软的技能。通常，所需的技能可以大致分为四类。

首先是对行业的知识和兴趣。作为合格的数据分析员，除了具有分析数据的能力外，更侧重于“ BusinessSense”，它可以帮助客户解决实际问题。

第二点是具有基本的统计分析和模型知识。因为数据分析师每天都在用统计数学技能来解释他们的一些问题。在数据分析中，线性回归和决策树是两个常用的基本统计模型。

第三点是将使用数据处理软件。此技能可以帮助数据分析人员节省一些时间来进行人工检测和分析，并为商业分析留出更多时间。另一方面，还可以减少一些人为错误。 SQL和EXCEL是我们通常提到的数据处理软件，它们通常用于少量数据的分析。 R和Python更具开源性和灵活性。现在，越来越多的公司希望其数据分析人员不仅可以使用SQL和EXCEL，而且还希望他们可以具有使用R和Python编写代码的更多功能。

***后一点是通用数据分析人员与数据分析人员之间的分界线，即沟通能力。面对老板，我们需要积极分享我们的想法，说服他，并证明我们的分析是正确和有价值的。面对客户，沟通技巧更为重要。由于许多客户没有相应的学术背景，因此他们可能不了解数学和统计信息，因此在这种情况下，我们需要用一种更易于理解的语言来解释数据分析结果。

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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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