是最重要的。无论你拥有编程背景、计算机科学背景、纯数学/统计学背景，甚至非编程背景，总有一款工具适合你。
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大多数数据科学或大数据课程都提供全面的模块，教你如何清理和准备数据以进行分析，如何进行基本的可视化，如何建模以及如 进行关键词研究 何进行曲线拟合。请根据你的学术背景和职业规划选择课程。
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如果您是没有编程背景的初学者，但想成为数据科学家，不妨程从零开始教授统计学、机器学习、R 和 SAS 编程。您还将学习使用 R 语言进行数据探索、数据可视化、预测分析和描述性分析的技术。过实施各种基于行业的真实项目，在 R CloudLab 上进行实践。
如果认证强制要求完成4 领导孟加拉国搜索引擎优化个项目，我建议你完成6个项目，因为额外的实践经验会增强你的信心。不过，需要注意的是，只掌握一种工具就好，不要全部都学。公司需要的是解决问题的方案，而不是你对各种工具的熟悉程度。