1樓：大金Kagging
5年前不是，不需要寫程式，但會程式設計是超級技能現在一定是，需要寫程式，會程式設計是基礎技能，5年後，是計算機領域麼不知道，要程式設計麼不知道，會程式設計優勢不知道。
（溜～
2樓：大哥的一哥
如果資料量不是太大的話，那麼資料分析已經很傳統了，用一些簡單的工具就能處理，如excel、spss以及會簡單的SQL語句就行了。資料分析和傳統的統計學有相似之處。
但前提是現在的資料量已經越來越大了，工具的能力有限，必須要借助程式語言和演算法額。這個時候，計算機的相關能力就很重要了。
在今後的發展中，會是全民程式設計的時代，會程式設計的技能和思想，是非常重要的，如果僅僅是做初級資料分析，那不需要程式設計，但再往後發展，肯定會用得上，發一張圖，你可以清晰明了的了解資料分析這個崗位各個技能點的要求
3樓：
需要、準確的說各行各業的人都開始漸漸需要寫程式了。
首先我們要明確什麼是寫程式，如果你定義的是寫指令碼讓電腦自動化一些原來需要手工操作的工作的話，那麼答案是顯然的。
1. 資料分析現在很多資料是海量的，人手工分不出來了，所以必須要用計算機。
2. 要用資料庫之後，那麼資料庫得會，分析的話還得用演算法，所以簡單的機器學習演算法大概也得會。
在計算機，，大資料分析，人工智慧的時代，學機械的該何去何從
皎月丿 熱愛機械的女生倒是少見 在知乎現在行行轉碼農的風氣下，自然一堆人勸你轉碼農只不過做自己喜歡熱愛的事總歸沒錯 機械不懂，但是我知道，啥玩意其實都可以和現代結合啊，你可以搞人工智慧，搞機械人，搞設計 嶙羽1897 看過乙個關於機械行業的回答，裡面有一句話很能引起共鳴，如果說網際網路是青春飯，那麼...
資料分析師需要哪些方面的電腦科學技能？
盧文龍 就只講電腦科學的。作業系統上Linux學習下，即使命令眾多，但網上能搜到答案的問題都不叫問題。程式語言你就認定python吧。另外python中，Anaconda了解一下，它對python中的大部分常用資料分析包和IDE進行了打包。裡面的Spyder我用的很舒服，一視窗是檢視檔案及變數，一視...
在科學計算和資料分析領域中，今後 Python R Julia 各自會有什麼樣的發展趨勢？
小離Sidney 現在的我工作上的主力語言。因為Python在經過這麼多年的發展還有這麼多年的積累之後，已經能適應絕大多數的資料分析和科學計算的任務了。科學計算有 SciPy NumPy，畫圖有 matplotlib Chaco，資料分析有 Pandas Scikit learn，所以，從我的使用感...