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统计和概率：了解数据分析的基本原理对于建立有效的机器学习模型至关重要。编程：熟练的Python和R等语言对于数据操纵，模型开发和实施至关重要。机器学习算法：熟悉各种算法，包括受监督，无监督和加强学习，对于解决不同类型的问题至关重要。数据工程：数据处理，存储和检索的知识对于有效管理大型数据集是必需的。云计算：了解AWS，Azure和Google Cloud等云平台对于部署和扩展机器学习模型很有价值。
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