19、主题包括:网络工程 , 数据库 , 数据仓库 。
20、2. 研究方法论:能够使用定量和定性方法学从假说生成到产生业务建议的系统方式设计项目 。
21、3. 非结构化数据分析:学生应该了解文本挖掘 , 自然语言处理 , 社交媒体挖掘 , 网络挖掘以及此类应用程序的基础知识 。
22、这些也可以采用选修课的形式 。
23、有一点需要注意的是 , 优秀的数据分析师和商业智能并不以工具为重点 。
24、理想地讲授任何工具(R / SAS / SAP / Python /其他) , 作为数据分析理论概念的补充 。
25、例如 , 使用统计和概率进行R编程 。
26、适用于神经网络和其他机器学习任务的Python 。
27、具有数据可视化和数据报告概念的SAS VA或SAP Lumira 。
28、具有数据库概念的SQL等 。
【大数据分析师需要学什么 大数据分析师需要学什么软件】29、这是一个缺少许多新的数据分析程序的领域 , 因此结果是产生的毕业生只是应用程序开发人员或用户 , 而不能解决现实世界中的问题 。
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