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首先，选择正确的行业和正确的方法技术工具

首先，您需要分析现有的招聘职位。通过对招聘职位的分析，发现互联网行业以及生活服务，健康等行业的需求更加迫切。您需要做的是根据当前的市场需求确定所需的行业，然后开始做准备。 365DataScience层的技术工具从LinkedIn上的1001位数据科学家那里收集信息，发现当前要求***严格的编程语言是Python，R和SQL。此外，还需要具备MATLAB，J***a，Scala和C/C的知识。为了脱颖而出，您需要精通Weka和NumPy等工具。确定您感兴趣的行业，需要掌握的工具，然后您就已经成功地将自己的步骤——的目标打开到了数据分析行业。

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大数据行业的人才需求分析随着世界大数据行业的迅速崛起，国内互联网行业和IT行业的工企业已经进入大数据行业，新兴的初创企业也正在抓住大数据的创业机会，整个行业的发展。活跃于探索之初。但是，由于新兴产业人才培养的滞后和熟练技术人员的不足，未来大数据人才的短缺将成为制约行业发展的重要因素。 （一）大数据企业发展现状当前，中国的大数据产业正在建设一条比较完整的产业链。所有环节的主要产品和服务都是非常重要和必不可少的。其中，基本软件（数据库软件和分布式文件系统）和应用软件是大数据行业价值转换的重要部分。云计算在大数据的广泛应用中起着重要作用

1.基本的软件和硬件格局稳定性大数据时代对企业的存储体系结构和数据中心基础架构提出了挑战。为了更快，更好，更准确地按需存储数据，企业需要提高存储性能和计算能力。这些潜在需求的存在为存储和服务器提供商提供了很好的机会。

要成为一名成功的数据分析师，您需要掌握两项主要技能：硬技能（包括一些数据分析软件）和软技能（良好的沟通能力，PPT技能）。

硬技能（Ha***kills）

知识体系

统计的基本知识和对机器学习的理解：大多数消费者分析与描述统计方法（均值，中位数，有效位数等）是分不开的

电脑软件

对于数据分析人员而言，可以收集和处理每个项目的70％至80％的数据。他们需要首先考虑需要哪种数据，例如时间范围是一年还是十年。选择所需的数据后，您需要输入一个或多个数据库来收集数据。***后，您需要对数据进行一些处理以查看是否存在缺失值或离群值。

在此过程之后，将获得可靠的数据，然后输入核心数据分析。为了更好地从数据中提取所需的信息，数据分析人员通常使用以下软件。查询语言和统计语言主要用于进行一些初步的数据分析。例如，您可以制作一些图表并查看数据的分布以了解数据。脚本语言可用于建模或检验假设。因此，总的来说，这些软件就像数据分析师的菜刀一样，是必不可少的工具。

查询语言（SQL）；蜂巢; Pig脚本语言（ScriptingLanguage）：Python； Matlab统计语言（StatisticalLanguage）：R； SAS; SPSS数据表（电子表格）：Excel

数据科学家应该是什么样？实际上，每个人都在触碰河流，越过河流。以下是一些个人见解和欢迎交流。 “***完成一站式完整分析过程的能力”是数据科学家独有的重要价值。 O“Relly的报告将数据分析分为三个阶段，即数据提取，集成和分析。数据统计，复杂分析；视觉解释，这些任务留给了开发人员，分析人员和设计人员，从理论上讲这不是错误的。但是，在实践中，企业的许多问题无法明确界定。通常不可能在管道中分配这样的工作。 ——家企业的问题通常是一个浮现在老板脑海中的想法。面对此类问题，答案是尚待讨论的想法，更不用说要查找哪种数据，在哪里查找数据，如何查找数据以及以后如何分析此类问题。

这时，数据科学家的价值得到体现。理想的数据科学家应该是数据开发人员，数据创意人员，数据研究人员和数据业务人员的组合。 Ta经常会导致回答过程不清楚。在此期间，数据科学家是完整的。控制分析过程的能力可以帮助Ta引导项目方向并整合。数据科学家不一定需要参与技术开发过程，但是Ta知道什么样的背景人员可以胜任并知道如何组建合适的团队。团队还知道可以采用哪种模型或分析方法，他们的优势是什么？弱点，如何改进，如何找到新的研究成果并在必要时进行改造；并且知道老板想要什么，始终牢牢把握问题核心，及时纠正。***后，简化了回答此类问题的方法，以应对将来的类似问题。