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1. 試驗報告的分類統(tǒng)計及內(nèi)容梳理；

2. 試驗數(shù)據(jù)清洗、脫敏、數(shù)據(jù)庫錄入；

3. 基于統(tǒng)計學/機器學習算法進行試驗數(shù)據(jù)的有效分析和建模。

1.計算機、統(tǒng)計學、數(shù)學或相關專業(yè)的本科及以上學歷優(yōu)先。

2.掌握基本的統(tǒng)計學概念，如描述性統(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計、概率分布、假設檢驗等。

3.了解常見的機器學習算法，如線性回歸、邏輯回歸、支持向量機、決策樹、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘等。

4.掌握至少一種編程語言并熟悉大數(shù)據(jù)框架者優(yōu)先。