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1.计算机能力
这条应该毋庸置疑，大数据的发展离不开编程计算机技能，比如Haoop、Mahout等开发处理技术等机器学习相关的技能。
2.数学、统计等相关专业背景
不仅仅是数据分析专业，数学、统计等专业背景对很多专业来说都很重要，比如商业分析，比如金融工程，所以本科阶段设计此类课程的话，一定要用心学。另外，还需要具备使用SPSS、SAS等统计分析软件的技能，以及于此密切相关的开源编程语言R语言，建议想学习R语言的同学可以从python入手。
3.数据可视化
信息表达方式很大程度上决定着信息的质量，对数据中所包含的意义进行分析、开发WEB原型，使用外部API将图表、地图、Dashboar等其他服务统一起来，从而使分析结果可视化，这是对数据科学家来说十分重要的技能之一。
4.数据分析与商业决策
在未来，数据分析与商业决策相结合的复合型人才是最被社会所需要的，不过天才型的“translators”非常罕见，所以大家各司其职也不错，有利用IT知识进行商务决策的，有利用IT技术开发模型算法的，也有结合业务知识分析行业热点的。
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王畅
