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数据分析是比较专业的工作。如果以后想从事数据分析，不仅需要扎实的数学基础，还需要对数据分析方法的了解。
与数据分析密切相关的专业有统计学、计算机、大数据(数据科学)、数学和经济学。这些专业在理解数据上各有侧重。让让我们做一个简单的分析:
数学是基础学科，未来发展更灵活，但也有很多相关的专业知识需要补充。数学专业，以后可以从事计算机、统计学、大数据、人工智能等方向。可以说数学是现代信息技术的基础，掌握扎实的数据知识会有非常广阔的发展空间。
计算机科学是信息时代的代表性学科，数据分析(数据挖掘)是计算机科学的一个共同方向。目前大量从事数据分析(数据挖掘)的专业人员都是计算机专业毕业的，不仅有扎实的数学基础，对于工具的使用也有系统的训练过程。
统计学的一项重要工作是数据分析。通过数据分析，可以得到各种结果，找到数据背后的规律来指导决策。可以说，数据分析是统计学的核心内容之一。统计学和计算机的结合一直是紧密的，因为现代统计学要用计算机技术来呈现，统计学、计算机和数学的结合已经成为大数据的基础，所以大数据专业在数据分析(数据挖掘)方面有天然的知识结构优势。
对于大数据时代的数据分析师来说，对于数据分析任务来说，掌握一定的编码知识几乎是必然的，因为大数据时代的特点造就了数据的诸多特性，包括数据量大、结构多样、值密度低、速度快、真假难辨等。如果用传统的数据分析方法，显然无法充分挖掘数据的价值。通过机器学习来分析数据是一种流行的做法。
数据分析专业不需要做全面的编程工作，不需要考虑程序的系统级问题，比如并发、分布、资源调度等。，只需要能够通过算法设计和实现，发现数据背后的规律。从这个角度来看，数据分析师的任务与程序员还是有本质区别的。
目前，使用python做数据分析是一种常见的做法。python有丰富的库，可以方便各种数据分析，直观地呈现结果。看看python的两个小例子:
数据分析是大数据价值的重要渠道，所以数据分析未来的发展空间还是比较大的。
作者简介:计算机专业研究生导师，从事it行业多年。研究方向包括动态软件架构、大数据和人工智能，有多年一线研发经验。欢迎关注作者，咨询计算机相关问题。
