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必備
- 統計, 機器學習
- 領域知識 / 商業邏輯
- 資料分析工具 (R, Python, SAS, SPSS, etc)
- 科學研究思維,包含如何定義問題及驗證假設
- 良好人際溝通能力
選配
- 實驗設計方法
- 非結構性資料處理技術, 例如 text mining, computer vision, signal processing 等
必備
- 統計技術
- 領域知識 商業邏輯
- 資料分析工具 (R, Python, SAS, SPSS, etc)
- 資料倉儲工具
- 快速資料視覺化建立工具 (Excel, Tableau, etc)
必備
- 各式資料庫 (RDBMS, NoSQL, 非結構性 DBMS such as Hadoop)
- 資料倉儲工具 & ETL
- 資料搜尋引擎 (ElasticSearch, BigQuery, etc)
- 分散式系統管理
選配
- 即時資料處理架構 (Spark, Storm, etc)
- 基本統計及資料清理方法
必備
- 快速資料視覺化建立工具 (Excel, Tableau, etc)
- 全端 (full-stack) 網頁程式設計
- 資料視覺化程式庫 (D3, Raphael, Paper, etc)
必備
- 資料分析專案流程
- 領域知識 / 商業邏輯
- 基本資料前處理工具
- 基本資料探索工具
- 協調資料擁有者,資料分析者,及資料產品開發團隊的良好溝通能力
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