A. 数据分析师要学什么课程 学什么专业
主要是统计学、数据分析方法论等。学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。
数据分析的技术学习内容
首先，我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人，在现在对于数据的获取只能靠自己了，对于数据的获取是需要sql工具，而sql工具就是为了统计取数而生的工具，而sql工具一般是解决中型数据，Excel可以应对小型数据的分析。
当然，还需要学习r语言、Python、spss等数据，这样才能够提供数据的挖掘能力。当然还需要晌答灶学习数据库的内容，将数据纳入数据库的本领也需要掌握，学好了这些才能够做好数据分析。
统计学是数据分析中至关重要的课程，不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作，大家宴扮在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架，这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。
数据分析师要学什么
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，除了统计学以举悉外，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。
B. 数据分析师需要重点学习什么技能
大家都知道，数据分析师是需要学习很多的知识，大家进行数据分析知识学习的时候需要对数据分析知识有一个清晰的知识体系，重点学习其中的重点知识就能节约时间从而更高效地开始数据分析师的职业成长生涯。那么大家知道不知道数据分析师需要重点学习什么技能呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
首先就是学习编程，如果学会神竖了编程，那么学起别的知识就能够显得十分轻松。一般来说，会不会编程就是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。如果想成为高级数据分析师的话，那么一定要学习编程知识。有关数据分析的编程语言有Python和R语言。Python是面向未来的语言，无论从流行度、可用性还是学习难度来讲，Python都是最好的入门语言。而R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用R语言，大家在学习编程的话一定不要错过任何一个。我们在学习Python的时候，一开始学习的都是基础，当然了，如果做数据分析的话，基础肯定是不够的，既然是学习数据分析，肯定就要有数据才行，数据从哪里来？需要从互联网上获取。大家都知道，互联网上的信息何其之多，必须要对其加以过滤处理，提取我们想要的信息。这就要用到Python爬虫，爬虫主要就是为数据分析中的数据获取来提供帮助的。
然后就是学习SQL了，大家在学习数据分析的时候，最难最重要的就是编程能力，如果掌握了编程，那么后面的就显得很简单了。Sql就是数据库，既然是跟数据打交道，就免不了要使用数据库。就目前而言，主要有四种数据库：分别是SQLite、MySQL、MongoDB、Redis。SQLite 是一个文件型轻量级数据库，它的处理速度很快，在数据量不是很大的情况下，可以使用SQLite。MongoDB 是一个面向文档的非关系型数据库，它功能强大、灵活、易于拓展。Redis 是一个使用ANSI C 编写的高性能key-value数据库，使用内存作为主存储器。MySQL 是一个应用极其广泛的关系型数据库，它是开源免费的，可以支持大型数据库，很多中小型企业都是用的MySQL。
上面提到的内容就是小编要给大家讲解的数据分析师需要重点学习的知识。大家在进行学习数据分析的时候一定要注意数据库和编程的学习，这两个技能掌握了，那么别的技能学习起来就会显得很简此瞎山单了。希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后森中感谢大家的阅读。
C. 数据分析师要学什么课程 主要做什么
学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用 Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。
数据分析师要学什么
1、数学销空乱知识
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。
数据分析师主要做什么
1、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、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、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，亏档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、使用工亏带具
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、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。
D. 想做数据分析工作，需要学SQL吗谢谢
SQL在数据分析中的作用就相当于电脑的键盘鼠标，虽说没有了它也能照常运行，但对使用它的人来说灵活性却下降了许多。可以说SQL技能需求在数据分析中是非常重要的基础。
不同数据分析岗位对于SQL掌握程度的要求和标准是不同的。
比较常见的业务分析师，对SQL的掌握有一定要求，不过也不必要十分精通，只要能从数据仓库里取数、学会普通的增删减改就行了；
如果是做数据仓库的分析师，或者说更类似于系统分析师，那就必须要精通SQL了，作为吃饭的饭碗，当然不能差了；
当然还有一些数据分析岗位，对于SQL不是必须的，但是学会了是加分项。
所以还是建议学习一下。
E. 数据分析员需要会什么
1、要悄明熟练启乎告使用 Excel
Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具，数据分析师除顷迟了要熟练将数据用 Excel 中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系 列的格式设置的方法。
2、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言
以R语言为例，R编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。R 作为脚本语言凭借其良好的互动性和丰富的扩展包资源可以方便地解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题，并可以重现所有的细节。
3、撰写报告的能力
在撰写报告时，深入地思考，深入分析，逻辑严谨，结论有说服力，能提前预测数据趋 势，能从问题中引申出解决方案，提出有指导意义的分析建议，这些都是一名优秀的分析师所体现的特质。
4、要打好扎实的 SQL 基础
SQL 基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的 SQL 功底并能熟悉使用，不仅能提取到需要的数据，还能大大提高工作效率。
F. 数据分析师要学什么内容
数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用 Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的 SQL 基础。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。
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。
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。
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。
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。
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、网络统计，还有像我们神策分析等。
G. 大数据分析师是做什么的
数据分析主要是做数据的收集、挖掘、清洗、分析,最后形成具有业务价值的分析报告.
大包括数据体量的大，也包括数据维度的广.
大数据工程师是个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。
举例
今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。
根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
而大数据分析师需要掌握的技能有五点
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、公司业务弊锋及流程，较好有自己独到的见解，若脱离行业认知和罩如公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
懂管理。
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
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。
懂分析。指掌握数据分析基本原理与
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
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。
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。
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
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，都租闷晌需要掌握
定的设计原则。
H. 数据分析师职位有个要求是熟悉sql语言，简历上要写这 一条，熟悉sql查询语言，这句话后面要详细说
根据你说的职位，熟悉，需要对常用的查询，汇总，分组要掌握便于对数据分析
I. 会SQL语句,可以做什么工作
会SQL 可以做很多工作，下面列举几个必须会SQL 的职业：数据库开发工程师：主要负责写SQL 代码，完乱粗成一些逻辑功能，常见的报表开发就是这类人做的。DBA ：就是数据库管理员，负责数据库的安全与稳定以及性能优化等工作。几乎所有的工作都需要和SQL 打交道。
SQL
1、以文件形式存储例如：excel、txt、csv格式。如果数者拆据量很大，超过10万以上，在excel会发现打开都很困难，运行一个函数或者透视表要等半天。但往往日常要分析的数据量可能远远大于这个量级。
随时目前的大数据时代，对过去一年，二年历史数据进行分析很正常。另一个在excel要计算相关的数据指标，会发现有时候非常麻烦。例如：计算某个商品连续多少天无销售；分组统计；计算用户复购买时间分布。
同时在计算某个指标时候要进行各种条件过滤等在excel基本是无法完成。
2、以数据库的形式存在于数据库中。这边特别说明，我们可以把存储于大数据平台(hadoop平台或其它技术平台）也可以认为数据是存储在数据库中。我们在工作中在后台，或者数据门户看到的各个数据报表。
数据可视化图表，各种查询，后续连接都是数据库。如果在工作中需要做相关的深入的专题分析哗嫌镇，会发现报表中提供的数据往往无法满足数据分析需要或者相关要分析的数据没有做成数据可视化或者BI报表。特别是一些新业务。
J. dba和数据分析师谁更擅长sql
dab和数据分析师都擅长sql。根据查询相关资料显示:数据分析师确定性的和SQL技能是绑定在一起的。不论pythonR用的有多好。SQL熟练都是必须的明念。再摊开一步来说，不论是数据分析工程师、或者是数据挖掘机器学习从业者，大部分的时间都需要操纵数据。数据存储在各个不同的库，当明确以及尚未确定性的需求来临时，是需要组装成一张又一张的宽表以及业务表的。也就是说，80%的时间都需要用到SQL。SQL熟练与否决定性的影响着劳动产出，进而决定薪资高低，年终绩效考核评定，以及职业可替代性。熟练使用SQL是数据分析师、数据挖掘工程师的硬核技能，是生命线、是军事要塞，是兵家并争之粮仓。SQL技能的熟练，也代表对业务逻辑的提炼概括抽象能力的高低。进而决定数据综合能力。作为一个DBA，必须要精通SQL命令、各种数据库架构、数据库管理和维护、数据库调优，必要的时候，还需要为开发人员搭建一个健壮、结构良好、性能稳定的数据库环境。对于DBA而言，使用得最中槐者多的还是SQL查询语句。因此，掌握SQL语言是非常必要的。只有当SQL查询语言，成为了一种你DBA生涯的职业习惯的时候，才能真正意义上成为合格的DBA。在目前所卖薯有的数据库中，SQL查询语言全部通用。本质上来讲，SQL查询语言是DBA和数据库交互的必要工具。