数据分析师需要学什么

1. 数据分析师需要学什么

数据分析师要学习以下几点：

一、统计学

对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。

二、编程能力

学会一门编程语言，会让处理数据的效率大大提升。如果只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。

三、数据库

数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。

四、数据仓库

许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。

五、数据分析方法

对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。

六、数据分析工具

SAS、Matlab、SPSS 这些工具经常有人推荐。

关于数据分析师的学习可以到CDA认证机构咨询一下，CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

2. 数据分析师要学什么课程

数据分析师学的课程如下：

1.数学知识

数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。

2.分析工具

对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。

3.分析思维

比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。

4.数据库知识

大数据大数据，就是数据量很多，Excel就解决不了这么大数据量的时候，就得使用数据库。

5.开发工具及环境

比如：Linux OS、Hadoop(存储HDFS，计算Yarn)、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具Java、python等等语言工具。

关于数据分析师的学习可以到CDA的认证机构了解一下，全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

3. 数据分析师要学什么来提升自己？

想了解数据分析师的职业规划或学习计划，由此来提升自己的技能和专业知识，我觉得最准确最有针对性一个方法就是查阅招聘岗位的工作要求，这样我们就可以有的放矢地好好专研自己的学习。我们看一下以下这条招聘要求：
1.负责大数据平台的规划、分析、设计工作，把握整体架构，进行相关技术方案文档的撰写；
2.负责大数据平台的部署、开发、维护工作；
3.与BI分析人员协作，完成面向业务目标的数据分析模型定义和算法实施工作；
4.承担相关技术领域的探索与储备。
任职要求：
1.大学本科以上学历，熟练掌握C/C++或者JAVA；
2.熟悉各种常用数据结构及算法，对linux下的网络数据库开发有足够经验；
3.有2年以上C++实战经验者优先；
4.有大数据挖据方面经验和技能者优先；如hadoop、hbase、hive等；
5.善于与其他部门的成员沟通、协作。
还有一个招聘要求是：
岗位职责：
1、理解并挖掘用户需求，进行数据建模；
2、利用专业统计、分析工具从海量数据中总结规律、挖掘潜在价值，提供决策依据。
任职要求：
1、数学类、统计类、计算机类、人工智能类相关专业本科及以上学历，2年左右专职数据分析、挖掘经验，优秀的应届硕士也可；
2、良好的数据敏感性，善于从海量数据中提取有效信息进行分析挖掘和建模；
3、熟练掌握任一种分析工具，例SPSS、SAS、R语言、MatLab；
4、熟悉数据库技术，如oracle、SQL、MongoDB；
5、对于数学建模、数据挖掘、Hadoop大数据有经验者优先。
我想，你看到这，应该是对数据分析工程师有了非常明晰的看法，好好加油ba !

4. 大数据分析师要学什么？

大数据分析师要学：Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容；数据分析与挖掘：Python、关系型数据库MySQL、文档数据库MongoDB、内存数据库Redis、数据处理、数据分析等。



大数据分析师的工作内容
1. 对数据进行处理
对数据处理的工具有很多，但是基本都绕不开两个核心 EXCEL + SQL。
2. 了解业务
想要辅助决策，首先要了解对方干什么。如何了解业务？通过数据看业务的表现，和需求方沟通，参与需求方的会议，到需求方进行轮岗等。
这些内容可以用流程图+文档记录，帮助自己理解业务流程及细节。
3. 可视化传递信息
需要将信息有效的传递到需求方中，需要使用合理的方式将信息传递。可视化是常见的且有效的方式，这里一般使用EXCEL就可以完成对大多数的需求，但是更建议掌握一个BI工具。

5. 数据分析师要考哪些内容？现在学的及吗？

你好，同学，数据分析师的考试时间是每年的3月、6月、10月、12月。
每个考期的时间距离是很近的，现在学习是来的急的，只要记好老师说的考点，多做老师布置的模拟题，考试的难度是没有那么大的。
数据分析师考试的科目如下图：

有其他的问题可以直接问班主任老师的，祝你顺利通过考试。

6. 数据分析师需要学什么

 
  一、统计学：我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍，直接把人吓跑了。
  我自己就大学时候学过《概率论与数理统计》，其他统计相关的内容也没怎么看过。
  对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。
  所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。
  二、编程能力：学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升。
  如果你只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。
  我比较推荐 Python，上手比较快，写起来比较优雅。
  三、数据库：数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。
  学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。
  四、数据仓库：许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。
  五、数据分析方法：对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。
  六、数据分析工具：SAS、Matlab、SPSS 这些工具经常有人推荐，我要说的是在互联网公司一般都用不上。
  做可视化的 Tableau，统计分析的友盟、百度统计，还有像我们神策分析等。
   

7. 数据分析师需要学什么

数据分析师要学习以下几点：一、统计学对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。二、编程能力学会一门编程语言，会让处理数据的效率大大提升。如果只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。三、数据库数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。四、数据仓库许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。五、数据分析方法对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。六、数据分析工具SAS、Matlab、SPSS 这些工具经常有人推荐。关于数据分析师的学习可以到CDA认证机构咨询一下，CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

8. 数据分析师需要学什么?

数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具(如 Matlab)可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。