数据分析师需要学习什么课程？

1. 数据分析师需要学习什么课程？

什么是数据分析师证书?

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. 数据分析师要学哪些内容?

在大数据被广泛运用的今天，数据已经成为企业之间非常重要的竞争点之一。而作为与数据打交道最密切的职业——数据分析师，也将迎来了黄金就业期。据艾瑞研究统计，在过去的两年中，由于各行各业新聘用了80万名数据科学家，数据科学岗位的短缺问题已大大缓解；但是今天市场上仍然有成千上万的空缺职位，其中大部分在美国和中国。

图 1：数据分析概念图
一、常用分析技能：
数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，有不少分析方法和技巧。下面介绍几种比较常用的数据分析技巧。
数理统计基础：
在进行数据分析之前，掌握一定的数理统计的方法及原理是有必要的。比如了解数据的类型及各种数据类型的特点。在进行数据处理的过程中，不通的数据类型适用的方法也是不一样的。因为我们进行数据分析的目的，是需要借助对数据的分析得出一定的结论，因此，我们还需要了解一些数据统计特征背后的意义。比如，在使用IBM SPSS Statistics对数据进行相关分析时，我们需要了解分析结果中的显著性指标的含义。
数据库原理以及相关知识：
在进行数据分析时，在绝大多数的情况下，需要处理的数据并不会是很少的。尤其是在大数据技术被广泛使用的今天，数据库的使用更是数据分析过程中不可缺少的一环。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据的整理，到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。即使很多时候原始数据并不需要自己整理，但是具备数据库原理以及相关知识，并具有一定的代码能力的话，一定能为你的工作锦上添花。
熟练使用Excel、IBM SPSS Statistics等数据分析软件：
在进行数据分析时，我们常常需要借助电脑软件进行辅助，毕竟，人脑的数据处理能力是远远不及计算机程序的。Excel是微软公司的办公软件Microsoft Office的组件之一。作为最常见的办公软件之一，我们使用的Excel的功能只是其中的冰山一角。Excel除了制作普通的电子表格，还有很多高级的应用场景。例如，数据透视功能，可以将一组数据通过一个数据透视表演变出很多符合不同分析需求的表格，从而能够从多角度对数据进行分析。但是我们需要进行专业的统计分析时，就需要用到更加专业的软件加以辅助，例如IBM SPSS Statistics。
二、常用分析软件
除了上述几种常用的分析技巧，一款好用且功能强大的分析软件也能让数据分析师事半功倍。虽然Excel常用且功能强大，但是当我们想要对大量数据进行统计分析时，Excel就会显得力不从心了。这时我们就需要使用到更加专业的统计软件——IBM SPSS Statistics 。SPSS在数据分析领域的地位是不言而喻的。
图 2：SPSS数据界面利用 SPSS Statistics，您可以：
通过用户友好型界面，分析并更好地了解您的数据，解决复杂的业务和研究问题。
借助高级统计程序，更快地了解大型复杂的数据集，帮助确保高精度和高质量的决策。
使用扩展、Python 和 R 编程语言代码，与开源软件集成。
通过灵活的部署选项，更轻松地选择和管理您的软件。
小结
掌握数据分析技巧以及熟练使用数据分析软件，是数据分析师的两大核心竞争力。想要成为一名优秀的数据分析师，可以先从掌握常用的数据分析方法以及SPSS软件开始。

4. 数据分析师需要学习什么课程

数据分析师需要学习以下几个方面的课程：

1、数据管理。数据获取、企业需求:数据库访问、外部数据文件读入
案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。

2、相关与差异分析。案例分析:产品合格率的相关与差异分析。

3、线性预测。企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。
案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。

4、因子分析。企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资
案例分析:客户购买力信息研究。

对于数据分析的了解可以到CDA ，其系列丛书依照 CDA 规范化学习体系而定，以读者需求为出发点，结合企业实际案例和业务场景来谈大数据思维和分析，满足了 CDA 数据分析师等级认证的学习需要，也兼顾了大数据的热点动态。目前 CDA 数据分析师系列丛书已有近 20 本，更多丛书也在陆续出版中。

5. 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。

6. 数据分析师要学什么？

数据分析师要学：数学知识、分析工具、编程语言。
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。而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

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、编程语言
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

7. 数据分析师入门需要学什么？

数据营销师入门必会：
1、懂业务。
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。
指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。
指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。
懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
数据分析师工作职责：
（1）互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
（2）与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
（3）就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
（4）此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。

8. 数据分析师需要学那些东西？

数据分析需要学习以下几点：一、统计学。二、编程能力。三、数据库。四、数据仓库。五、数据分析方法。六、数据分析工具。想要成为数据分析师应该重点学习以下两点：1.python、SQL、R语言这些都是最基础的工具，python都是最好的数据入门语言，而R语言倾向于统计分析、绘图等，SQL是数据库。既然是数据分析，平时更多的时间就是与数据分析打交道，数据采集、数据清洗、数据可视化等一系列数据分析工作都需要上面的工具来完成。2.业务能力数据分析师存在的意义就是通过数据分析来帮助企业实现业务增长，所以业务能力也是必须。企业的产品、用户、所处的市场环境以及企业的员工等都是必须要掌握的内容，通过这些内容建立帮助企业建立具体的业务指标、辅助企业进行运营决策等。当然这些都是数据分析师最基本也是各位想转行的小伙伴需要重点学习的内容，以后想要有更好的发展，还需要学习更多的技能，例如企业管理，人工智能等。关于数据分析师的学习可以到CDA数据分析认证中心看看。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。