اكتب مقالاً مبنياً على هذا الملخص:  أدرجت الجبر على مستوى الجامعة فهم الإحصاءات. اعمل على مهاراتك في البرمجة و التشفير لتكون مرشحاً أكثر جاذبية تطوير مهارات التواصل والتقديم القوية. تعرّف على مايكروسوفت إكسل تعلم عن التعلم الآلي.  المادة:
الأرقام هي ما يعمل به محلل البيانات كل يوم، لذا عليك التأكد من أنك مرتاح مع الرياضيات. من المهم أن يكون لديك فهم راسخ للجبر الجامعي ؛ يجب أن تعرف كيفية القيام بأشياء مثل تفسير و رسم مختلف الوظائف بالإضافة إلى العمل من خلال مشاكل الكلمات في الحياة الحقيقية. معرفة حساب التفاضل والتكامل المتعدد المتغيرات والجبر الخطي سيساعد أيضاً لتصبح محللا للبيانات، ستحتاج أن تكون قادرا على تفسير البيانات، وهذا هو المكان الذي تأتي فيه الإحصاءات. ابدأ مع أساس الإحصاءات على مستوى المدرسة الثانوية أو الجامعة، ثم انتقل إلى المعلومات الأكثر تحديا التي قد تكون مطلوبة للعمل. المتوسط، المتوسط، والطريقة، وكذلك الانحراف المعياري، هي أمثلة على أنواع المفاهيم الإحصائية التي تتعلمها في المدرسة الثانوية أو الكلية. وجود فهم قوي لكل من الإحصاءات الوصفية والاستدلالية سيكون مفيدا أيضا. في حين أنك لا تحتاج إلى أن تكون خبيرا في الترميز أو البرمجة للبدء كمحلل بيانات، يجب أن تكون مرتاحا للقيام بذلك على مستوى صغير. ابدأ بتعلم كيفية استخدام برامج مثل بايثون، آر، وجافا أولاً، ثم قم بتطويرها إلى الآخرين. البرمجة SQL هي أخرى شائعة بين محللي البيانات. يمكنك أن تأخذ دورات على الإنترنت لتعلم البرمجة والترميز. بمجرد أن تقوم بتحليل بياناتك، ستحتاج إلى أن تكون قادرًا على التحدث عن ذلك مع الآخرين. العمل على القدرة على شرح المعلومات المعقدة بطريقة تجعل غير محللي البيانات يفهمون النتائج الخاصة بك، وممارسة استخدام البرامج التي توضح البيانات بطريقة مرئية مفيدة. يجب أن تكوني قادرة على توصيل البيانات بصرياً وكذلك شفهياً فهم كيفية استخدام أدوات مثل ggplot و matplotlib لتوضيح النتائج الخاصة بك. ستقوم بتنظيم البيانات وحساب الأرقام كمحلل بيانات، لذا عليك أن تكون مرتاحاً في استخدام إكسل. هناك العديد من دروس الفيديو على الإنترنت، بالإضافة إلى مواقع مجانية، والتي ستساعدك على تعليم كل ما تحتاج إلى معرفته حول استخدام Excel إلى أقصى إمكاناته. تعليم الكمبيوتر لتقديم التنبؤات أو القرارات من تلقاء نفسها بعد دراسة البيانات، أو التعلم الآلي، مهم عند التعامل مع تحليل البيانات. ابحث على الإنترنت عن دورات يمكنك أن تأخذها والتي ستعلمك كل ما تحتاج إلى معرفته عن التعلم الآلي، وبعضها مجاني. لفهم التعلم الآلي، ستحتاج إلى أن يكون لديك أساس في البرمجة والإحصاءات. هناك ثلاثة أنواع من التعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف، التعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم التعزيزي. مثال على التعلم الخاضع للإشراف هو بريدك الإلكتروني الذي يقوم بتصفية صندوق الوارد الخاص بك ووضع البريد العشوائي في مجلداته الخاصة. التعلم الخاضع للإشراف هو عندما يقترح نتفليكس برامج تلفزيونية أو أفلام قد تعجبك، ومثال على التعلم التعزيزي هو سيارة ذاتية القيادة وقدرتها على الرؤية ثم التكيف مع محيطها.