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大數據分析培訓心得：
1. 數據科學基礎：這通常包括統計學、線性代數和微積分等基礎知識。
2. 編程語言：Python 和 R 是最常用的數據科學編程語言。你可能會學習如何使用這些語言進行數據清洗、轉換和可視化。
3. 數據庫管理：了解 SQL(結構化查詢語言)對于從數據庫中提取和操作數據非常重要。
4. 數據處理和分析工具：例如 pandas(Python 中的庫)、dplyr(R 中的庫)等。
5. 機器學習：這是數據科學的一個重要分支，涵蓋了監督學習、無監督學習、強化學習等主題。
6. 大數據技術：例如 Hadoop、Spark 等分布式計算框架，以及 NoSQL 數據庫等。
7. 實踐項目：通過實際的項目工作，你可以將所學的知識應用到實際問題中，加深理解和記憶。
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