1)統計
必修課之壹，包括回歸分析，參數檢驗等。毫無疑問，統計學是枯燥的，不結合實際是非常容易忘記的。
2)微積分+線性代數
要理解很多人工智能算法，需要學習微積分和線性代數，否則根本不知道相關算法是怎麽推導出來的。
3)計算機
壹方面是我們通常所說的編程，Python是目前最常用的語言。可以通過各種包進行數據挖掘、機器學習、深度學習。當然，除了Python，還可以學習R語言。另壹方面，如果妳想進入數據分析領域，那麽SQL也是妳不得不學習的壹門語言。目前是大數據時代，大部分數據都存儲在數據庫中。如果需要從數據庫中提取數據，就必須依賴SQL。當然，如果要處理壹些大數據，就需要了解Hive、Impala等知識。
4)PPT & amp；擅長
如果想紮根數據分析領域，即使是人工智能領域，Excel和PPT也是必須要學習的。作為工作中最常用的工具，很多工作場景都需要它們。這兩個工具的學習可以去網易雲課堂搜索相關課程。