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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，培训机构有哪些，***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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大数据，数据分析，人工智能，数据挖掘等领域非常热门。许多高薪工作极缺乏人才，这是一个很好的就业方向。但是我们不能仅仅从客观因素开始，我们必须回归自我。由于数据分析师需要一定数量的数学统计信息和良好的逻辑思维能力，因此这取决于您的兴趣和计划。如果您只是盲目地认为数据分析师可以更改或学习，那么我会感到精力和耐力会很快。精疲力尽。毕竟，学习和升级并非易事。如果您在中间放弃，那将是浪费青春和失望，这将导致严重挫伤。

如果您真的想换一个数据分析师，则必须首先了解您的基本技能和个人需求，然后在学习和生活计划方面做得很好，无论您是在工作中学习，辞职还是自学。但是，根据小编看到的许多示例，自学几乎是不可能实现的。毕竟，没有系统的学习安排和时间规定，也没有提高能力和经验的实际例子。或者参加培训和教育，这是一个更可靠的选择。

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学习数据分析已成为社会的趋势。随着传统公司的强制更新以及新兴公司的数据人才的增加，大数据技术变得尤为重要。当大数据的巨浪来袭时，您要么冲入海浪，顺应时代潮流，培训机构教育，要么被***打入海做鱼宴。大数据分析和云计算的未来发展趋势和前景非常广阔。请参阅《剖析大数据分析就业前景》和《大数据分析12大就业方向》。互联网的未来是大数据分析和云计算的世界。大数据分析和云计算技术将是每位IT员工必备的工具。准备技能。许多人想站在大数据时代，但无法入手，不知道在哪里学***数据分析培训，在哪里可以学***数据分析培训课程。

不要惊慌，我会从零开始。让我们与您分享分析您需要学习的九点的重要方法。它将帮助您及早通过八个经典课程并获得更高的薪水。

一，Linux系统

Linux系统安装和常用命令使用

Vim编辑器的基本操作和级别应用

RPM软件包管理，YUM存储库配置，源软件包安装

Linux用户和组管理，Linux文件权限管理

特殊权限SUID，培训机构教师，SGID，StickyBit权限和***权限

Linux磁盘管理，文件系统管理，RAID阵列，LVM卷管理

Linux进程管理，Cron和At Scheduled任务，Linux系统启动过程

Linux备份策略，启动故障排除

二，网络系统

DHCP和NTP服务器配置

NFS，Samba，Vsftpd文件共享服务配置

PXE Kickstart无人值守安装环境部署

DNS服务器设置（主从服务器，缓存，子域***，DNS视图，事务认证）