根據這個摘要寫一篇文章:  在大學裡學習代數. 瞭解統計資料. 努力提高你的編碼和程式設計能力, 培養良好的溝通和演講技巧. 讓自己熟悉微軟Excel. 學習機器學習.  條款:
數字是資料分析師每天的工作,所以你需要確保你對數學很熟悉. 你應該知道如何做一些事情,比如解釋和繪製不同的函式以及解決現實生活中的詞題. 知道多變數微積分和線性代數也會有所幫助. 成為資料分析師, 你需要能夠解釋資料, 首先要了解高中或大學的統計資料,然後再轉向可能需要的更具挑戰性的資訊. 平均值,中位數和模式以及標準偏差, 是你在高中或大學學到的統計學概念的例子. 掌握描述性和推斷性統計資料也將有所幫助. 雖然你不需要是編碼或程式設計的專家才能開始做資料分析師, 首先要學習如何使用Python,R和Java等程式, 在資料分析師中,SQL程式設計是另一個常見的方法. 你可以在網上學習編碼和程式設計. 一旦你分析了你的資料,你就需要能夠與其他人談論它. 努力以一種讓非資料分析人員理解你的發現的方式解釋複雜的資訊,並練習使用以視覺化方式說明資料的程式. 你應該能夠以視覺和口頭的方式傳達資料. 瞭解如何使用ggplot和matplotlib等工具來說明你的發現. 您將作為資料分析師組織資料並計算數字, 網上有很多視訊教程和免費網站, 在處理資料分析時, 教計算機在研究資料後自行做出預測或決策或機器學習很重要. 在網上找課程可以教你所有關於機器學習的知識, 有些甚至免費. 要理解機器學習, 你需要掌握程式設計和統計學的基礎. 機器學習有三種型別:監督學習,無監督學習和強化學習. 監督學習的一個例子是你的電子郵件過<unk>你的收件箱, 監督學習是Netflix建議你喜歡的電視節目或電影, 強化學習的一個例子是自動駕駛汽車及其能夠觀察並適應周圍環境的能力.