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您对新手、数据科学学生或想要在数据分析行业建立职业生涯的从业者有什么建议？
（i）编程和软件技能——R、Python、SAS 或 Excel

（二）可视化工具

（三）

（四）机器学习

Anindya Sengupta： 我给他们的唯一建议是，学习时不要机械化。一个完美的数据科学家应该是一个艺术家，一切都不会落入公式。必须理解这个本质。理解这一点的最好方法是 加拿大手机号码数据库 做更多的项目。真正掌握数据分析真知灼见的唯一方法是专注于边做边学。

您预见到数据科学领域的变化趋势是什么？您建议当前的数据分析师如何跟上步伐？
Anindya Sengupta： 我认为数据科学领域的主要特点是技术的不断变化和更新。当我们开始我们的旅程时，SAS 和统计建模是数据分析的圣经。然后是 R 和 Python，现在随着大数据的出现，我们看到了对公园的关注。这是在软件方面。

在技​​术方面，我们也看到了从传统统计学到基于决策树的集成技术再到深度学习的转变。

我相信，根据需要，将会有更新的技术和更新的软件出现，并且会定期继续出现。有抱负的数据科学家应该记住，学习永无止境，只要他们想进入数据科学领域，就必须保持学生的热情。

当他们开始感觉自己在某方面是专家并失去学习的动力时，这表明他们应该考虑改变工作岗位了。

您愿意与我们分享一下我们在 Digital Vidya 为行业培养数据分析人才的工作吗？
Anindya Sengupta： Digital Vidya 是数字营销和数据科学培训领域的知名品牌。他们在提供急需的数字营销和数据科学技能培训方面做得很好。我祝愿他们在未来的事业中好运连连、取得成功。

您是否对数据科学的机会感到鼓舞？参加我们即将举行的 “数据科学促进职业和业务增长”的指导课程，开启您的旅程。它是在线的，而且免费 。