想要了解真实的数据领域？
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数据（Data）是一组关于定性或定量变量的值，可以被测量、收集和报告，并进行分析。因此，数据可以通过图形、图像或其它分析工具可视化。
数据分析（Data Analysis）是一个监管、清理、转换和数据建模的过程，目的是发现有用的信息，提供结论以及支持决策。数据分析涉及多个方面和方法，涵盖各种技术，并用于不同的商业、科学和社会科学领域。在当今的业务中，数据分析在使决策更加科学并帮助企业实现有效运营方面发挥着重要作用。
数据挖掘（Data Mining）是一种特殊的数据分析技术，专注于建模和knowledge discovery，用于预测而非纯粹的描述目的。商业智能（Business Intelligence）涵盖的数据分析主要依赖于数据聚合，关注业务信息。
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数学（Mathematics） 计算机科学（Computer Science） 统计（Statistics） 经济学（Economics）
R编程（R Programming） Python编码（Python Coding） Hadoop Platform SQL数据库/编码（SQL Database/Coding） Apache Spark 机器学习和人工智能（Machine Learning and AI） 数据可视化（Data Visualization） 非结构化数据（Unstructured data）
分析技能 处理大量数据：事实、数字和数字运算，并对其进行分析以得出结论。 沟通技巧 提供发现，或将数据翻译成可理解的文件，所以需要清晰地写作和说话，轻松传达复杂的想法。 批判性思维 必须查看数字，趋势和数据，并根据调查结果得出新的结论。 注意细节 必须确保在分析中保持警惕以得出正确的结论。
Global Data Specialist - Environment, Social & Governance（Bloomberg）
Data Scientist（Capital One）
