資料分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的資料中的資訊集中、萃取和提煉出來，以找出所研究物件的內在規律。幾年前, 資料分析還是乙個比較鮮見的職業。而今天，無論各行各業，它無處不在的閃爍著耀人的光芒。那麼做資料分析需要掌握哪些技能呢?
sql和資料倉儲是最需要的資料分析技術中的兩項。
資料和統計資料似乎現在是很熱門的行業。有數百種程式語言，工具和實踐方法可以練習。 但是哪種技能在就業市場中需求最高呢?
trilogy education是紐約的一家初創公司，它與許多大學有夥伴關係。 該公司提供繼續教育技術課程，它對資料分析工作中最需要的技能， 進行了研究和分析。
1. 資料分析
真的，不開玩笑，「資料分析」是資料分析師最需要的技能。 trilogy將其定義為解釋數字的批判性思維能力。 trilogy創始人兼首席執行官dan sommer說：「這涉及到講述故事的能力,通過這個故事能夠洞察其中的問題。 換句話說，除了知道如何使用特定的程式語言和工具之外，雇主需要你了解資料中的模式是否有意義，以便你可以得出準確和可行的結論。
2. sql
sql是第二大所需技能，是用來從資料庫檢索資訊的程式語言。 它在20世紀70年代被首次開發，現在無處不在。 sommer說，如果你想成為業務分析師，資料分析師，資料工程師，資料科學家，web開發人員，軟體工程師或資料庫管理員，那麼了解sql 很 重要。
3. 資料管理
資料管理與資料庫的結構有關，這些資料庫可以對誰有權訪問不同的資訊給予複雜的規定。盡可能有效地儲存資料有許多的不同方法。 需要資料管理技能的常見工作是資料庫管理員。
4. 商業智慧型
商業智慧型是通過收集資料來影響業務決策的做法。 例如，一家使用直郵和facebook廣告來推銷其產品的公司,可以使用商業智慧型軟體以幫助了解每種營銷策略的運作情況。 業務分析師，商業智慧型開發人員和客戶洞察分析師是幾項需要商業智慧型技能的工作。
5. 資料倉儲
sommer解釋說：「資料倉儲是將大量資料(通常來自不同**)組合到乙個地方進行分析的過程。 今天的公司往往會有來自不同地方的大量資訊，資料倉儲讓它們都聚集在乙個愉快的地方。 資料工程師常用的資料來工作。
jeff kauflin
掌握這五大技能，你也可以去應聘資料分析師
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入行AI最需要的五大技能
摘要 作為一名軟體工程師，我們應該活到老學到老，時刻與不斷發展的框架 標準和正規化保持同步。同時，還要能活學活用，在工作中使用最合適的工具，以提高工作效率。隨著機器學習在越來越多的應用程式中尋得了一席之地，越來越多的程式設計師加入ai領域，那麼，入行ai領域需要哪些技能呢？作為一名軟體工程師，我們應...
入行AI最需要的五大技能
把機器學習當做一種技能 作為一名軟體工程師，我們應該活到老學到老，時刻與不斷發展的框架 標準和正規化保持同步。同時，還要能活學活用，在工作中使用最合適的工具，以提高工作效率。隨著機器學習在越來越多的應用程式中尋得了一席之地，它成為了廣大工程師迫切希望掌握的一門課題。機器學習比乙個新的框架更難掌握。要...