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如果你想成为一名数据分析师，掌握必要的数据科学技能已经变得非常重要。因为，数据分析师已经成为目前企业中非常关键的工作岗位之一。
虽然有许多人可能拥有正确的能力和专业知识，但同样重要的是，要好好利用及展示，好钢就要用在刀刃上。
数据科学是一个高度复杂和细分的领域，它需要大量的技能，其中还要包含一些必须具备的知识及品质。
下面列出了几个知识元素，这些可能帮到一些人以正确的方式加入大数据领域中去：
统计技能：
数据科学技能就是从数据集中解读潜在的见解，这涉及到对统计学的强大掌握力。作为一名初露头角的数据分析师，你应该精通测试假设、分布、贝叶斯分析、确定最佳估计值、参数估计等概念。
对线性回归，时间序列分析和非直线回归等核心统计概念的掌握也是数据科学的典型属性。
数学技能：
多元微积分、线性代数和概率论等数学概念构成了数据科学的基础。大多数数据分析师都有很强的应用数学知识，这有助于他们轻松地完成任务。
即使那些没有数学背景的人也需要在这些概念中站稳脚跟。一些公司通常更喜欢在数学和统计方面有学术资格的人，如博士、应用数学硕士、统计硕士等。
参加的活动：
如今，很多大公司了组织参加各种黑客马拉松、活动、编码研讨会和大数据等会议，以培养年轻人才，并寻找能力出众的人才。参加这些活动不仅能帮助轻松地建立人际关系，还能开阔你的知识面，迎接现实世界的挑战。
关于人工智能、大数据和机器学习等的会议可能帮助自身技能提升到一个全新的水平，也让其他专注于理论概念的数据发烧友更有优势。一些著名的数据科学活动包括数据分析行业峰会、GBDC-全球大数据峰会、数博会等等。
适应非结构化数据：
数据分析师必须处理大量的数据，其中大部分也是非结构化的。这些数据来自不知名的地方、社交媒体、视频、博客、音频、网站和其他开放数据源。
清理这些数据集并将它们组织成一个有组织的模式，需要关注细节和有序的思维过程。有许多软件和工具，如Hadoop、Apache、NoSQL、Polybase来处理非结构化数据，数据分析师应该能够很好地处理它们。
数据讲故事：
知道如何表达见解和能够处理这些见解一样重要。这些见解必须以与各种涉众相关的形式呈现。精于此道的数据分析师通过数据可视化技术呈现他们的信息，并将这些见解编织成一个清晰、引人入胜、与参决策过程的每个人都息息相关的故事。
利用帮助数据分析师进行可视化和讲故事的各种工具，以一种容易理解的方式呈现数据有助于决策者更好地理解复杂的见解，从而帮助更快地做出决策。
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