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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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数据分析，您***需要接触的是数学，编程和技术。但是，不能否认，作为数据分析人员，您需要对公司所在的行业，——个行业的发展趋势，客户痛点，竞争对手和其他信息有一定的了解。

毕竟，如果您手头有食物，请不要内心惊慌，并为面试做好准备，以确保面试的质量。

事实证明，如果您确实具有满足公司需求的实力和能力，不仅很难找到数据分析工作。好的工作确实是一个选择问题。

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说一个程序员，如果您认为编程是体力劳动，那么您只会粘贴代码，知道了它，却不知道为什么，这一定是在吞噬年轻人。这样的人可以称为码农，做了大量重复性工作，技术停滞不前，工作5年，10年也可能没有什么不同，竞争力不如刚毕业的学生。

切换到数据分析，如果您仅运行SQL，进行报告并进行一些不变的工作，那么毫无疑问，工作机会越来越少，或者报酬越来越低。反过来，可以将数据分析用作解决行业问题的手段。

回顾过去的几十年，那些已经消失或将要消失的行业，例如电报员，打字员，电梯操作员等，有一个共同点，即技术发展导致技术门槛降低，因此这些行业不再需要特殊的***知识。培训之后，普通大众可以轻松完成，或者通过简单的培训达到工作水平，因此该***要么消失，要么薪酬很低。例如，随着拼音输入软件的进步，看看您周围有多少人正在敲击五笔。

那么，您如何扩展您在数据分析或程序员/工程行业的职业呢？怎么失业？