根據這個摘要寫一篇文章:  沒有任何問題. 瞭解這些資料. 這樣你才能成為更有吸引力的候選人. 培養良好的溝通能力和說話技巧. 請讓自己熟悉微軟Excel. 學習機器學習.  條款:
數字是資料分析師每天的工作, 你應該知道如何解釋和繪製不同的函式, 以及如何解決現實生活中的文字問題. 知道多變數微積和線性代數也會很有幫助. 這就是統計的作用所在. 開始從高中或大學資料基礎開始, 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概念的例子. 這項研究也幫助了許多人. 儘管你不需要是編碼或程式設計的專家才能從事資料分析, 開始學習如何使用Python,R和Java等程式, 在資料分析師中很常見. 您可以在網路上學習編碼與程式設計. 您必須能與他人談論這些問題. 學習如何以讓非資料分析師理解您的發現的方式解釋複雜的資訊, 您應該能透過視覺和口頭方式傳達資料. 瞭解如何使用ggplot和matplotlib等工具來示範您的發現. 您必須熟練使用Excel. 網路上有許多免費的網站和影片教學, 在處理資料分析時, 教導電腦在研究資料後自行做出預測或決定, 網路上找課程可以教你關於機器學習的一切, 需要在程式設計和統計學方面有基礎知識. 機器學習有三種型別:受監控的學習,不受監控的學習, 透過電子郵件過濾您的收件<unk>, 網路上有許多影片或節目, 透過補強式學習,