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摘要：首先，隨著大數據技術逐漸開始落地到傳統行業，未來大量的職場人都需要具備一定的數據分析能力，所以無論是否適合做數據分析，數據分析也將成為職場人必須掌握的技能之一。我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
大數據是我的主要研究方向之一，目前也在帶大數據方向的研究生，所以我來探討一下這個問題。
首先，隨著大數據技術逐漸開始落地到傳統行業，未來大量的職場人都需要具備一定的數據分析能力，所以無論是否適合做數據分析，數據分析也將成為職場人必須掌握的技能之一。
要想判斷自身是否適合專業從事數據分析工作，可以重點考慮以下幾個方面的因素：
第一：是否對數據敏感。從事數據分析工作一定要培養自己對於數據的敏感程度，因為數據分析的主要目的就是找出數據背後的規律，所以對於數據敏感的人往往比較適合從事數據分析工作。
第二：是否具備紮實的數學基礎。數據分析目前主要的分析方式有兩種，分別是統計學方式和機器學習方式，這兩種方式對於數學基礎都有一定的要求，所以如果數據基礎比較紮實，那麼是完全可以從事數據分析工作的。以機器學習為例，機器學習的步驟包括數據采集、算法設計、算法做到、算法訓練、算法驗證和算法應用，所以算法是機器學習的核心，如果數學基礎比較好，在算法的學習和理解上會更容易一些。
第三：是否善於編程。從事專業的數據分析工作是免不了進行程序編寫的，目前在數據分析領域應用比較多的編程語言包括Python、Scala、R等，雖然這些編程語言在難度上並不算高，但是需要具有較強的動手實踐能力。
對於非專業數據分析人員來說，學習數據分析技術可以從基本的數據分析工具開始，比如可以從學習Excel開始，接下來進一步學習數據庫知識、BI工具以及編程語言知識，編程語言可以從Python開始學起。
最後，數據分析崗位往往需要具備一定的行業知識背景，目前場景大數據分析是大數據技術重要的落地應用之一。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。
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