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的高階功能(資料透視表、宏程式設計)、SqL 語言進行資料查詢和管理、python 或 R 語言進行資料處理和分析、資料視覺化工具(如 tableau、powerbI)。

- 統計學知識:掌握描述性統計、機率分佈、假設檢驗、迴歸分析等基本統計方法。

- 數學基礎:具備線性代數、微積分等數學知識,以理解和應用複雜的演算法和模型。

- 資料庫管理:瞭解資料庫的設計、操作和維護,能夠從大型資料庫中提取和處理資料。

2. 軟技能需求

- 問題解決能力:能夠從大量的資料中準確地識別問題,並提出有效的解決方案。

- 溝通能力:將資料分析的結果以清晰、簡潔的方式向非技術人員(如管理層、業務部門)進行解釋和彙報。

- 團隊協作能力:與資料工程師、業務分析師等其他團隊成員緊密合作,共同完成專案。

- 邏輯思維能力:在處理和分析資料時,保持嚴謹的邏輯思維,確保結論的準確性和可靠性。

- 細節關注:在資料處理和分析過程中,注重細節,避免因小失誤導致錯誤的結論。

(二)目標職業二:專案經理

1. 硬技能需求

- 專案管理工具:熟練使用專案管理軟體(如 microsoft project、trello、Asana)來制定專案計劃、跟蹤進度和資源分配。

- 行業知識:瞭解所在行業的相關法規、標準和技術發展趨勢,以便更好地規劃和執行專案。

- 預算和成本管理:能夠制定專案預算,進行成本估算和控制,確保專案在預算範圍內完成。

- 風險管理:具備識別專案風險的能力,制定風險應對策略,降低風險對專案的影響。

2. 軟技能需求

- 領導力:能夠激勵和引導團隊成員,營造積極的團隊氛圍,提高團隊的凝聚力和執行力。

- 溝通協調:與專案團隊、客戶、供應商等各方進行有效的溝通和協調,確保專案資訊的暢通和各方的需求得到滿足。

- 決策能力:在專案執行過程中,能夠迅速做出明智的決策,應對各種突發情況和問題。

- 時間管理:合理安排專案進度,確保專案按時交付,同時能夠靈活應對各種變化和調整。

- 抗壓能力:在面對專案的壓力和挑戰時,能夠保持冷靜,積極應對,確保專案的順利進行。

六、專業技能提升計劃

(一)短期計劃(1-2 年)

1. 硬技能提升

- 報名參加線上或線下的資料分析課程,系統學習 Excel 的高階功能、SqL 語言和 python 資料分析庫(如 pandas、Numpy)。

- 每天安排一定時間進行練習和實踐,透過實際案例來鞏固所學的知識和技能。

- 參加相關的認證考試,如 microsoft Excel 專家認證、SqL 基礎認證等,以檢驗學習成果。

2. 軟技能提升

- 參加溝通技巧培訓課程,學習如何有效地表達自己的觀點、傾聽他人的意見以及處理衝突。

- 主動參與團隊討論和專案彙報,鍛鍊自己的口頭表達能力。

- 定期閱讀關於團隊協作和領導力的書籍,學習相關的理論和實踐經驗。

(二)中期計劃(3-5 年)

1. 硬技能提升

- 深入學習資料探勘、機器學習等領域的知識,掌握常用的演算法和模型(如決策樹、聚類分析、神經網路)

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