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为了在角色中取得成功，数据分析师需要掌握多样化的技能和资源。他们必须精通统计分析、Python和R等编程语言，以及Tableau或Power BI等数据可视化工具。此外，数据分析师还需要高质量的数据、可靠的软件和一个支持性的工作环境，才能有效地完成任务。

LinkedIn在全球拥有超过10亿会员，它是一个强大的工具，让你与同事和行业专业人士建立联系，建立你的个人品牌，向潜在雇主展示你的专业知识。

生成式AI的出现几乎影响了每个行业。从写电子邮件到生成代码，科技专业人士越来越依赖ChatGPT和谷歌Gemini等生成式人工智能工具。

数据分析师需要了解一组复杂的工具，从SQL和Python到像Tableau这样的数据可视化工具。让我们深入了解数据分析工具。

Stack Overflow的年度开发者薪水调查了全球超过65000名软件开发者，从他们的教育到他们对编程工具的偏好，结果显示，在美国，想要获得最高薪酬的开发者应该瞄准管理层，如果他们想继续专注于技术而不是团队动态和预算，他们应该考虑专注于手机和后端开发。

当你从事一个有趣的新工作时，你不必失去你的技术经验。这里有几种方法可以让你在保持自己的技术知识的同时，在面向客户的岗位上培养互补的软技能。

虽然我们不能正式说生成式人工智能的爆发已经尘埃落定，但我们都可以承认，它已成为每个董事会议中的首要议题。

有多少技术专业人士正在使用人工智能作为他们各自工作流程的一部分？他们信任这些工具产生的结果吗？

关于人工智能，我最常被问到的一个问题是，为什么对人工智能来说，上市速度似乎比其他变革性技术重要得多，答案有细微差别也就不足为奇了。

虽然网上有很多招聘信息，但许多技术专业人士认为，即使你非常合格，也越来越难以获得技术职位的面试和工作机会。